外参标定方法、装置及设备、存储介质.pdf
丹烟****魔王
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外参标定方法、装置及设备、存储介质.pdf
本申请提供一种外参标定方法、装置及设备、存储介质,涉及自动驾驶技术领域,主要用于场景分析中激光雷达与相机的标定。该方法包括:获取第0帧至第N帧的激光特征点云;将第1帧至第N?1帧的激光特征点云的激光坐标转换为第N帧的激光特征点云的激光坐标;将具有第N帧的激光坐标的激光特征点云转换为具有相机坐标的激光特征点云后,将具有相机坐标的激光特征点云转换为具有像素坐标的激光特征点云,并以像素坐标显示激光特征点云;当以像素坐标显示的激光特征点云与像素坐标的图像像素点在预设误差内显示重合时,生成激光坐标和像素坐标之间的外
深度相机外参自标定方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明提供了一种深度相机外参自标定方法、装置、设备及存储介质,深度相机包括光接收传感器和投影机,包括:获取多张不同转角的条纹结构光图像,根据条纹结构光图像计算得到在光接收传感器上每一像素坐标值及对应的绝对相位值;获取预标定生成的标定信息,通过绝对相位值和标定信息计算得到在投影机上对应的像素坐标值;根据光接收传感器和投影机相匹配的两个像素坐标值计算出本质矩阵,根据本质矩阵分解出旋转矩阵和平移矩阵,进而确定深度相机的目标外参。本发明中能够实现深度相机的目标外参快速计算,即实现深度相机外参自标定,能够在相机参数
相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开关于一种相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:对目标对象进行多相机拍摄,以获得不同相机视角下的多张目标对象图像;每个所述相机视角对应于所述多相机中的一个相机;通过预训练的三维重构网络,生成所述目标对象在每张所述目标对象图像中的三维网格模型;确定各个所述相机视角下的所述三维网格模型在对应的相机坐标系中的顶点坐标集合;根据各顶点坐标集合在同一坐标系中的相对位置关系,确定各个所述相机视角对应相机的外参标定值。采用所述方法可以提高在每次改变相机配置后对多相机外参进行标定时的效率。
一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请涉及一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质,包括将一个车载传感器获取的多个环境数据对应的坐标转换到另一个车载传感器获取的环境数据对应的坐标所在的坐标系,得到带有未知参数的转换矩阵,计算不同传感器的多个环境数据对应的处于同一坐标系的坐标的误差值;基于误差值对转换矩阵中的未知参数进行更新,得到当前转换矩阵;重复步骤,根据不断更新得到的当前转换矩阵计算误差值,直到误差值或者更新次数满足预设条件,将当前转换矩阵确定为目标转换矩阵,即为外参标定的结果。基于本申请实施例可以实现自动驾驶系统中对多个不同车载传
一种激光雷达外参标定方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种激光雷达外参标定方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:根据位于多个不同平面的矩形标靶,获得每个平面的第一平面信息;获取激光雷达基于多个不同平面的矩形标靶采集的原始点云数据;根据各第一平面信息对原始点云数据进行分割,获得多批矩形目标点云数据,每批矩形目标点云数据与一个第一平面信息对应;对每批矩形目标点云数据分别进行平面拟合,获得每批矩形目标点云数据的第二平面信息;根据每个平面对应的第一平面信息和第二平面信息进行配准,获得激光雷达的外参数据。通过采用本申请的上述方法,利用平面信息对激光