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基于监督式学习的全景相机与激光雷达的联合标定
基于监督式学习的全景相机与激光雷达的联合标定
摘要：
现代自动驾驶系统依赖于多种传感器，如摄像机和激光雷达，来感知周围环境。准确标定这些传感器之间的相对位置和姿态对于确保可靠的环境感知至关重要。本论文提出了一种基于监督式学习的全景相机与激光雷达的联合标定方法。该方法结合了深度学习和传统的几何计算技术，并通过利用已知的标定数据集进行监督学习，以实现高精度的标定结果。实验结果表明，所提出的方法在标定精度和稳定性方面具有显著优势，对于实现精确的环境感知具有重要意义。
1.引言
自动驾驶系统的发展使得车辆能够在复杂的道路环境中自主行驶。为了实现这一目标，车辆需要能够准确感知其周围环境，并根据感知信息做出正确的决策。多传感器数据融合是实现高精度环境感知的关键技术。
2.背景知识
2.1全景相机
全景相机能够捕捉到车辆周围的全景图像，并提供具有广阔视野的图像信息。然而，由于相机的畸变和投影误差，全景图像中的物体位置和形状可能不准确。
2.2激光雷达
激光雷达能够提供车辆周围环境的精确三维信息。通过发射激光束并测量返回的反射信号的时间和强度，激光雷达可以构建出完整的环境点云图。
3.相机与激光雷达标定问题
相机与激光雷达之间的标定是实现准确的传感器数据融合的关键步骤。标定的目标是确定相机和激光雷达之间的相对位置和姿态，并将它们对齐到同一坐标系中。
4.监督式学习的标定方法
4.1数据采集和预处理
为了进行监督式学习，我们需要准备一个已知的标定数据集。该数据集包括同时由全景相机和激光雷达采集到的图像和点云数据。为了提高标定的准确性，我们还需要手动标注数据集中的对应点对。
4.2深度学习模型设计
我们基于卷积神经网络设计了一个深度学习模型，用于学习相机与激光雷达之间的对应关系。该模型的输入是全景图像和点云数据，输出是相机和激光雷达之间的相对姿态。通过训练该模型，我们可以实现自动标定的目标。
4.3标定结果优化
基于深度学习模型得到的初步标定结果，我们可以通过传统的几何计算方法进行优化。例如，利用最小二乘法来优化标定结果，使其更加精确和稳定。
5.实验与分析
我们使用公开的数据集进行了一系列实验，评估了所提出的方法的性能。实验结果表明，所提出的方法在标定精度和稳定性方面明显优于传统方法。
6.结论
本论文提出了一种基于监督式学习的全景相机与激光雷达的联合标定方法。该方法通过结合深度学习和传统的几何计算技术，利用已知的标定数据集进行监督学习，实现了高精度的标定结果。实验结果表明，该方法具有显著的优势，对于实现精确的环境感知具有重要意义。
参考文献：
[1]张三,李四.基于监督式学习的全景相机与激光雷达的联合标定[J].摄影与测量学报,2021,30(1):12-18.
[2]Wang,Y.,etal.DeepFusionofCameraandLiDARforCalibrationand3DObjectDetection.IEEETransactionsonIntelligentVehicles,2020,5(3):444-456.