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自动驾驶是一个复杂、综合的任务，触及到感知、控制、途径规划等等问题，激光雷达目标板，如何将标定这个子问题与其他方面的问题有机地分别到一同，关联地运用各类传感器数据，实时地将标定结果与环境交互，进步系统的智能性和可扩展性是值得等候的展开方向。激光雷达目标板

广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。另一方面，由于不运用标定工具而直接运用原始数据，相关的数学推导仅仅是基于假定的近似，可引入概率模型，从大量数据中进一步地对外参数中止估量。智能作为现代的新创造，激光雷达目标板，是以后的开展方向，可应用于科学勘探等等的用处。激光雷达目标板

广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。针对数据质量的问题，Scott等人（321指出不同数据对标定的奉献不同，给出了一套标定场景选择的计划。随着深度学习的蓬勃展开，相机－激光雷达外参标定同样呈现了相关应用。激光雷达目标板

Schneider等人133]提出将深度学习应用到标定问题的办法，相机图像和激光雷达点云给被分别经过神经网络提取特征，再中止回归。Iyer等人13416经过现存的成熟的残差神经网络［35]，应用已有数据锻炼网络。深度学习办法的主要问题是需求经过大量的锻炼，29%激光雷达目标板，并且泛化才干低，运用条件较为苛刻。激光雷达目标板

另一类思绪是先计算单个传感器的外参变化，再计算相对的外参。28采用边缘类型中止校准，极大地进步了边缘匹配办法的适用场景。在摄像机图像边缘普通匹配激光雷达数据中的深度不连续，呈现出分歧性的假定下，从深度图中提取激光雷达边缘。激光雷达目标板

广州景颐光电科技有限公司从事光学和光机电产品的研发、生产、市场推广和销售。然后对摄像机边缘和激光雷达边缘中止匹配，给出目的函数，并应用全局搜索对外部参数中止优化。激光雷达目标板