激光雷达和双目相机作为无人驾驶领域中重要的环境感知设备,两者之间的外参配准是其联合应用的重要基础,然而两种信息的融合意味着繁琐的校准过程。基于此,提出一种基于特征点对匹配求解的方法,采用两块矩形木板,分别提取双目相机与激光雷达坐标系下的木板边缘3D点云,拟合空间直线求取角点坐标,最后利用Kabsch算法求解配对的特征点之间的坐标转换,利用聚类法去除多次测量结果中的异常值,并求取平均值。通过搭建实验,所提算法可在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现,获得了准确的配准参数,验证了理论方法的可行性。此配准方法简单易行,可自动完成多次测量,相比于同类方法精度也有所提高。
2022-11-07 10:13:33
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代码中的参数不是固定的，对于不同的情况，可能需要不同的参数，参数优化配置非常重要，同一种算法，不同的参数可能造成结果迥异。
对于LJPSO算法，既可以以一个粒子的速度为单位，也可以以某一维度为单位，本代码是以一个粒子为单位衡量速度的。
至于CPSO算法，选择最差的多少个粒子也决定于具体问题。
而MPSO则是非常的灵活，本代码只展示了一种搭配方式。
2022-06-15 21:05:21
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