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上述现存的各类办法在处置这些应战上均存在不同水平的局限性，自动驾驶系统的外参标定需求更鲁棒、可在线优化的处置计划。本章叙说的相关理论将为本文所提出的能一定水平上处置以上技术难题的标定算法奠定根底。激光雷达目标板

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广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。基于互信息的办法的主要思绪是在相机图像和激光雷达点云中寻觅相关变量，并且经过计算相关变量的互信息来标定外参。激光雷达目标板

mastin等人1281提出了对城市图像数据的灰度或反射率互信息配准办法，36%激光雷达目标板，并且运用downhill 算法对外参中止不时的优化。pandney等人12916以为在激光雷达点云的反射率和相机图像灰度值之间存在着很强的相关性，并且经过kernel density estimation的办法来计算反射率和灰度值的概率，计算互信息并经过barzilai-borwein速降落法来优化外参。激光雷达目标板

广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。自标定办法采用iyer提出的自学习办法监视本文着重研讨iyer等人提出的基于自监视的神经网络calibnet.他们所运用的网络由两个反对称分支组成。激光雷达目标板

分别处置相机图像和激光雷达点云---图。关于处置---图的分支网络，其架构和处置图像的分支类似，但是只需一半的滤波核，这样的架构在特征提取上有多方面的优势。神经网络图像应用预锻炼模型提供的参数，但---分支的参数需求没有预锻炼参数可用。激光雷达目标板

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