执行相机和2D激光雷达数据离线校准,以创建从相机坐标系转换为2D激光雷达坐标系的变换矩阵。 利用ORB算法从相机图像中检测出3D特征点,并通过变换矩阵投影到二维激光雷达平面上。 采用基于密度的层次分量(Hdbscan)聚类算法来去除噪声。 开发了一种终身特征(LLF)算法,该算法可以融合来自相机和具有不同FOV的2D激光雷达的数据。
评价指标:由于真实环境中难以获取激光雷达和相机之间的真实外参,因此使用平均重投影误差(MRE)和归一化重投影误差(NRE)作为评价指标。 重投影误差评估:在不同数量的姿态下评估了MRE和NRE。结果表明,当姿态数量达到4时,MRE小于0.6像素,NRE小于0.1像素,并达到稳定值。 与其他方法比较:与当前最先进的方法进行比较,结果表...
初探激光雷达-相机在线联合标定(一) 小侠 2.3激光雷达与相机联合标定 激光雷达与相机的联合标定,工具和论文都比较多,我主要参考这篇 博文分别介绍四种不同的标定方法,至于其他方法由于篇幅和时间的关系,就不做进一步的学习和探究。2.3.1Autoware2.3.1.1相… 书生意封侯发表于点云算法工... 激光雷达和相机感知融合简...
该方法将激光雷达投影的BEV和前向视角、与摄像头视角图像作为检测输入,在特征融合中,提出attentive pointwise fusion (APF) 模块。设计attentive pointwise weighting (APW) 模块学习,附加另外两个任务foreground分类和中心回归。 如图是架构图:整个MVAF-Net包括三个部分 1)单视图特征提取(SVFE), 2)多视图特征融合...
相机激光雷达针对SLAM系统中动态物体对机器人定位和建图造成的误差,提出将相机和激光雷达传感器数据进行融合的方法.采用DBSCAN非监督聚类方法对激光雷达点云进行聚类并分割,对分割后的物体采用改进的3D点云簇评分和匈牙利算法进行匹配,实现相邻帧之间的同一物体判别和物体运动状态的判断;通过统一相机和激光雷达坐标,将属于...
该数据融合标定结构包括在环境感知系统机体上安装的激光雷达和单视点折反射式全景相机 ;其联合标定方法包括步骤 :一、摄像机内参 K 标定 ;二、折反射镜面折射点参数 X m Y m Z m 求解 ;三、全景相机世界坐标点参数 X w Y w Z w 求解 ;四、激光雷达世界坐标点参数测量 ;五、全景相机与激光雷达联合标定。
一种深度相机与单线激光雷达融合的移动机器人避障方法.pdf,本发明涉及一种深度相机与单线激光雷达融合的移动机器人避障方法,包括以下步骤:(1)对深度相机与单线激光雷达进行联合标定;(2)深度图像预处理及裁剪;(3)判断预处理后的深度图像是否需要与激光雷达进行数据
融合方法,分别使用激光雷达和相机对标定板进行图像采集,对激光雷达采集到的数据进行拟合平面,并用人工鱼群算法进行多激光雷达之间的配准;提取相机采集图像的角点和激光雷达采集点云的角点;根据角点的二维和三维结构,求解相机坐标系与三维场景结构的世界坐标系之间的位姿关系和二维与三维数据之间变换的最优解,完成数据融合...
该方法包括以下步骤: 1.对深度相机和单线激光雷达进行联合标定 2.获取同一帧深度图像和同一时刻单线激光雷达数据) 3.深度图像预处理及裁剪 4.判断预处理后的深度图像是否需要与激光雷达进行数据融合 5.使用贝叶斯估计法进行栅格地图融合 6.使用局部避障算法进行避障 ...
(1) 本文针对智能驾驶车辆传感器漂移后的重标定问题,提出了一种基于传感器融合里程计的相机和激光雷达自动重标定方法。基于图像配准和点云配准原理,估计激光雷达运动并恢复准确尺度的相机运动,由此将基准点云转换到观测位置下并利用点云配准求解...