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。 3、方法 3.1、3D特征投影 相机数据像素和2D-激光雷达点云(PCL)使用来自两个传感器的相同点数据通过最小二乘问题进行优化 优化后旋转矩阵和过渡向量计算。使用旋转矩阵和过渡矢量,将相机特征点投影到二维激光雷达平面上。 3.2、...
4、结论 该文提出了一种基于激光雷达和摄像头的多维几何特征标定方法。首先,介绍了一种具有明确三维结构的新型标定目标;其次,基于引入的标定目标,开发了一种点云特征检测方法;最后,求解一个PnP问题,估计外在参数。实验结果表明,在更严格的实验条件下,MRE和NRE分别低于0.6像素和0.1像素,与SOTA方法相比降低了0.05像素,...
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...
2D激光雷达与相机数据融合的新方法 移步公众号「3DCV」第一时间获取工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、最新最前沿论文和科技动态。 推荐阅读 1、工业3D视觉、自动驾驶、SLAM、三维重建、无人机等方向学习路线汇总! 2、基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法 3、面向自动驾驶的BEV与Occupancy网络全景解析与实战 4、...
(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...
标定参数投影到相机图像像素坐标系得到雷达检测目标的2D边界框,结合该2D边界框进行相机图像目标检测得到相机检测目标的2D边界框,基于两个2D边界框得到修正的激光雷达点云三维检测道路目标,基于相机检测目标的2D边界框确定交通目标三维信息,将激光雷达点云三维检测道路目标和交通目标三维信息合并得到激光雷达和相机融合的目标...
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XmYmZm求解;三,全景相机世界坐标点参数XwYwZw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.本发明设计合理,融合激光雷达与全景相机的数据,能够对全景相机的内部参数进行有效标定.进而对环境感知系统中测距定位问题提供一套...
进行车辆跟踪及检测的方法研究 摘 要:文章描述了利用照相机和扫描激光雷达(SLR)融合技术来精确测量车间距和横向位 置的可靠跟踪方法。利用这种方法,根据SLR输出的数据,前车首先被发现,然后车辆被SLR 和照相机同时跟踪。形状模板可变的匹配方法用来处理由照相机获得的图像。这种图象识别 ...
本发明公开了一种基于双目相机与激光雷达融合的车辆目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取双目相机一预定时刻下车辆目标的左目图像和右目图像,将所述左目图像和右目图像输入立体匹配网络后输出视差图;将所述伪点云图输入图像语义分割网络,先通过所述图像语义分割网络分割出车辆,然后生成只包含车辆信息的伪点云,通...
低线束激光雷达与相机融合方法、存储介质及装置专利信息由爱企查专利频道提供,低线束激光雷达与相机融合方法、存储介质及装置说明:低线束激光雷达与相机融合方法、存储介质及装置,属于自动驾驶环境感知技术领域。为了解决现有的低线...专利查询请上爱企查