一种外参标定方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
新月****姐a
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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
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
一种车载雷达的外参标定方法、装置及存储介质.pdf
本发明提出了一种车载雷达的外参标定方法、装置及存储介质。方法包括:获取第一雷达检测到的第一对象集合信息和第二对象集合信息,第一对象集合信息包括第一对象集合和第一对象集合中各第一对象对应的第一信息,第二对象集合信息包括第二对象集合和第二对象集合中各第二对象对应的第二信息;根据第一对象集合信息和第二对象集合信息确定目标对象,目标对象为同时设于第一对象集合和第二对象集合中的对象;根据目标对象对应的第一信息,确定目标对象在第一雷达坐标系中的第一坐标信息;根据目标对象对应的第二信息,确定目标对象在第二雷达坐标系中的
相机外参标定方法、装置、电子设备及介质.pdf
本发明公开了一种相机外参标定方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:基于设置在目标车辆上的N个相机中每个相机的内参以及当前外参,确定与所述N个相机一一对应的N个鸟瞰图,其中,所述目标车辆位于直线型标定场地中,N为正整数;对每个鸟瞰图中的多条目标直线进行识别,并基于每个鸟瞰图中相互平行的多条目标直线,以及存在公共区域的相邻鸟瞰图中的相互重合的多条目标直线,构建以所述N个相机的外参为变量的目标函数;基于所述目标函数,对每个相机的当前外参进行优化,并将优化后的每个相机的外参作为对应相机的最终外参,本方案能够有