摘要
本发明涉及多传感器标定技术领域,具体公开了一种多传感器标定方法、装置及系统,包括:获取图像数据和点云数据;对所述图像数据和点云数据均进行预处理,以使得所述点云数据投影至所述图像数据所在的图像坐标系;对所述点云数据在所述图像坐标系中的投影结果进行迭代优化处理,获得优化坐标转换矩阵;根据当前采样时刻的图像数据和点云数据重复前述步骤获得当前采样时刻的优化坐标转换矩阵;重复获取当前采样时刻的优化坐标转换矩阵的步骤,并维持优化坐标转换矩阵的样本数量在预设阈值,获得期望坐标转换矩阵。本发明提供的多传感器标定方法无需标定板即可获得稳定准确的标定结果,且能够适应环境变化。
技术关键词
坐标转换矩阵
多传感器标定方法
神经网络模型
数据
坐标系
图像分割
激光雷达传感器
迭代优化算法
多传感器标定技术
梯度下降算法
图像传感器
传感器标定装置
样本
点云特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
动态物体
头戴显示设备
虚拟现实视频
虚拟现实场景
视频播放进度
模型转换系统
模型转换方法
自定义算子
深度学习模型优化
融合规则
协同控制方法
污水处理设备
参数
数学模型
水力停留时间
水印嵌入方法
水印提取方法
数据
计算机装置
编码算法