标定算法的第一步是提取标定板上不连续的点。所以针对来自激光雷达和双目相机的点云执行几个连续分割的过程。分割的第一步是找到点云的表示集合形状的点集。也即是找到标定板上点。利用标定板是一个平面的优点,我们直接在原始点云中执行平面检测的算法。有一些严格的约束来保证我们找到的平面确实是标定板的平面。第...
另一种比较高级一点的标定算法是halcon里面的自动手眼标定算法，该方法可以做到自动化，设置好参数后能自动...
视觉惯性里程计(VIO)的在线初始化和自标定方法大多只能估计一个相机和惯性测量单元(IMU)对之间的外部参数(方向和平移)。其并不适用于双目VIO(相机-IMU和相机-相机同时存在)。这篇论文中,通过利用多传感器之间的几何约束解决了这个问题。论文提出了一种在线的算法用于估计速度、重力、IMU偏置的初始化,同时标定相机-相...
利用深度学习方法,算法能够从海量的图像数据中自主学习,从而提升标定的准确性以及效率。这个过程类似于人类通过不断积累经验来提升判断力;正是这种学习能力;让相机自标定算法越来越强大。 未来人工智能技术得进一步突破,相机自标定的智能化程度将不断提高。也许在不久的将来,普通用户也能通过手机或其他设备,轻松地完成...
关于相机自标定算法的研究 引言 车载摄像头由于其光学特性经常引起畸变,为了获得正常图像需要对摄像头进行标定从而进行矫正。摄像机标定通常包括传统标定方法、基于主动视觉的方法和自标定方法[1]。目前常见的标定算法通常使用棋盘格等标定物,但这种方法可能受到标定板图像数量的限制,尤其是在需要使用多张图像匹配的情况下...
传感器自标定算法是一种用于自动校准传感器参数的技术。传感器在使用过程中可能会受到环境条件的影响,导致输出值偏离理想值。为了保证传感器的准确性和可靠性,需要进行定期的校准。 传感器自标定算法通常包括以下几个步骤: 1.数据采集:通过传感器获取一系列稳定的输入数据。这些数据可以是传感器在不同条件下的输出值,如温度...
标定算法的第一步是提取标定板上不连续的点。所以针对来自激光雷达和双目相机的点云执行几个连续分割的过程。分割的第一步是找到点云的表示集合形状的点集。也即是找到标定板上点。利用标定板是一个平面的优点,我们直接在原始点云中执行平面检测的算法。有一些严格的约束来保证我们找到的平面确实是标定板的平面。第...
视觉惯性里程计(VIO)的在线初始化和自标定方法大多只能估计一个相机和惯性测量单元(IMU)对之间的外部参数(方向和平移)。其并不适用于双目VIO(相机-IMU和相机-相机同时存在)。这篇论文中,通过利用多传感器之间的几何约束解决了这个问题。论文提出了一种在线的算法用于估计速度、重力、IMU偏置的初始化,同时标定相机-相...
视觉惯性里程计(VIO)的在线初始化和自标定方法大多只能估计一个相机和惯性测量单元(IMU)对之间的外部参数(方向和平移)。其并不适用于双目VIO(相机-IMU和相机-相机同时存在)。这篇论文中,通过利用多传感器之间的几何约束解决了这个问题。论文提出了一种在线的算法用于估计速度、重力、IMU偏置的初始化,同时标定相机-相...
现代组合导航技术正朝着多样化、智能化方向发展。视觉与惯性传感器的高效结合,依赖于精准的标定与初始化技术。本方法提升了标定算法在实际应用中的便捷性以及惯视量测的融合质量,为小体积、低功耗的消费级视-惯传感器空间关系的快速获取提...