一种雷达标定方法、装置、电子设备和介质.pdf
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一种雷达标定方法、装置、电子设备和介质.pdf
本申请提供一种雷达标定方法、装置、电子设备和介质,其中,所述雷达标定方法包括:获取第一外参信息、雷达点云信息和地图点云信息;根据所述雷达点云信息和所述地图点云信息,获得第二外参信息;根据自适应卡尔曼滤波算法对所述第一外参信息和所述第二外参信息进行处理,获得目标外参信息。通过应用自适应卡尔曼滤波算法的方式,基于激光雷达所采集点云数据和地图所估计点云数据对外参计算过程中的噪声进行动态调整,以完成无人集装箱卡车上的激光雷达的外参的实时校准,使激光雷达对应的外参能随激光雷达的位置偏移进行动态调整,提高了无人集装箱
激光雷达的标定校准方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
本发明公开了一种激光雷达的标定校准方法、装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:获取待标定车辆的行驶轨迹信息;采用曲线拟合算法对行驶轨迹信息进行拟合处理,得到待标定车辆的轨迹方程,其中,曲线拟合算法为最小二乘法或随机采样一致性算法;在检测到轨迹方程的曲率小于目标阈值的情况下,获取待标定车辆的车道线信息,并采用曲线拟合算法对车道线信息进行拟合处理,得到待标定车辆的车道线方程;基于轨迹方程和车道线方程对激光雷达的偏航角进行修正,得到修正后的偏航角。本发明解决了车载激光雷达在用户使用过程中,由于震动、冲击、
交通雷达的位置标定方法及装置、存储介质、电子设备.pdf
本公开实施例是关于一种交通雷达的位置标定方法及装置、存储介质、电子设备,涉及点云数据处理技术领域,该方法包括:获取通过交通雷达检测到的第一目标对象在雷达坐标系中的第一当前点云数据;其中,所述第一目标对象为自轴旋转的角反射器,所述第一当前点云数据为所述自轴旋转的角反射器在旋转过程中生成的数据;对所述第一当前点云数据进行预处理,得到第一目标点云数据;对所述第一目标点云数据进行坐标转换,得到所述第一目标对象在全局坐标系中的第一坐标位置;根据所述第一坐标位置对所述交通雷达的当前位置进行标定,得到所述交通雷达的目标
标定方法及装置、电子设备和存储介质.pdf
本公开涉及一种标定方法及装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:对待处理图像进行检测,获取目标对象;确定目标对象的预设特征点;根据预设特征点,确定映射矩阵;根据映射矩阵和预设特征点,获得图像获取设备的参数信息。根据本公开的实施例的标定方法,可通过图像中任意目标对象所在区域的预设特征点来确定映射矩阵,进而确定图像获取设备的内参信息和位姿信息,无需同一目标对象出现在多个预设位置,也无需目标对象配合,即可完成自标定过程。降低了人工工作量和标定成本,可适用于图像获取设备数量多,分布广的场景中。
一种激光雷达的标定方法、装置及存储介质.pdf
一种激光雷达的标定方法、装置及存储介质。该方法包括:获取车辆通过目标道路时激光雷达采集的点云,目标道路的至少一边设置有标志物(601);根据预设阈值,对所采集的点云进行初步筛选;所述预设阈值由所述激光雷达的安装高度确定(602);对所述初步筛选出的点云进行多次拟合处理,得到地面点云(603);提取所采集的点云中的标志物点云(604);根据所述标志物点云及所述地面点云,对所述激光雷达的外参进行标定(605);该方法降低了对标定场地的要求,提高了标定效率及标定精度。