摘要
本发明涉及一种无标定物的相机‑激光雷达相对位姿在线估计方法及系统。该方法首先利用相机与激光雷达采集图像与点云;再使用神经网络与注意力机制对图像与点云进行特征提取与融合,分别得到点云跨模态特征和图像跨模态特征;从中提取出处于共视区域内的像素与点,并基于相似度最大化策略在像素与点之间建立2D‑3D匹配;最后基于所建立的2D‑3D匹配建立重投影方程,并利用EPnP‑RANSAC优化以获得最优的相对位姿,从而完成无标定物的相机‑激光雷达相对位姿在线估计。与现有技术相比,本发明具有可实现无标定物的相对位姿的在线估计,提高位姿估计精度等优点。
技术关键词
在线估计方法
激光雷达
模态特征
跨模态
注意力机制
相机
像素
图像
融合特征
信息采集模块
在线估计系统
孪生神经网络
匹配模块
KNN算法
策略
方程
误差
点云
系统为您推荐了相关专利信息
胃镜图像
感知特征
融合特征
特征提取网络
贝叶斯神经网络
机器人视觉识别
服务机器人
节点
多模态特征融合
深度学习模型
场景文本图像
频域特征
图像块
篡改检测方法
计算机执行指令
翼型
数据生成方法
深度神经网络模型
特征提取能力
精度