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基于毫米波雷达和相机共同特征的在线无目标物的外参标定方法

　　传感器融合对于自动驾驶和自主机器人是至关重要,米波雷达相机融合系统由于其互补的传感能力而广受欢迎。然而,这两个传感器之间的精确校准对于确保有效融合和提高整体系统性能更为重要。两者之间的校准包括内参校准和外参校准，后者对于实现精确的传感器融合尤为重要。不幸的是,许多基于目标的校准方法需要复杂的操作程序和精心设计的实验条件,这给研究人员带来了挑战。为了解决这个问题,本文引入了- -种新的方法,该方法利用深度学习从原始毫米波雷达数据(即距离多普勒角数据)和相机图像中提取共同特征。我们的方法不是显式地表示这些共同特征,而是隐式地利用这些共同特征来匹配来自两个数据源的相同对象,具体来说,提取的共同特征作为-一个例子,展示了米波雷达和相机系统之间的在线无目标校准方法。通过这种基于特征的方法实现了对外参变换矩阵的估计,为了提高校准的准确性和稳健性,应用了RANSAC和L evenberg-Marquardt ( LM )非线性优化算法来推导矩阵,在真实环境的实验证明了提出的方法的有效性和准确性。

　　米波雷达和摄像头是互补的传感方式,广泛用于自动驾驶和机器人等应用。无论照明和天气条件如何,米波雷达都能提供准确的距离、速度和角度信息,而相机则能捕捉高分辨率的视觉信息。米波雷达和相机的结合提高了感知能力,并河在动态环境中执行物体识别、检测和跟踪等任务。米波雷达和相机之间的校准对于传感器融合至关重要,因为它们的传感原理不同,尤其是对于确定它们的相对姿态。- -种很有前途的方法是使用深度学习从原始毫米波雷达数据中提取有用的特征, 并探索雷达和图像特征之间的关系,以估计外部变换矩阵

基于毫米波雷达和相机共同特征的在线无目标物的外参标定方法

　　传感器融合对于自动驾驶和自主机器人是至关重要,米波雷达相机融合系统由于其互补的传感能力而广受欢迎。然而,这两个传感器之间的精确校准对于确保有效融合和提高整体系统性能更为重要。两者之间的校准包括内参校准和外参校准，后者对于实现精确的传感器融合尤为重要。不幸的是,许多基于目标的校准方法需要复杂的操作程序和精心设计的实验条件,这给研究人员带来了挑战。为了解决这个问题,本文引入了- -种新的方法,该方法利用深度学习从原始毫米波雷达数据(即距离多普勒角数据)和相机图像中提取共同特征。我们的方法不是显式地表示这些共同特征,而是隐式地利用这些共同特征来匹配来自两个数据源的相同对象,具体来说,提取的共同特征作为-一个例子,展示了米波雷达和相机系统之间的在线无目标校准方法。通过这种基于特征的方法实现了对外参变换矩阵的估计,为了提高校准的准确性和稳健性,应用了RANSAC和L evenberg-Marquardt ( LM )非线性优化算法来推导矩阵,在真实环境的实验证明了提出的方法的有效性和准确性。

　　米波雷达和摄像头是互补的传感方式,广泛用于自动驾驶和机器人等应用。无论照明和天气条件如何,米波雷达都能提供准确的距离、速度和角度信息,而相机则能捕捉高分辨率的视觉信息。米波雷达和相机的结合提高了感知能力,并河在动态环境中执行物体识别、检测和跟踪等任务。米波雷达和相机之间的校准对于传感器融合至关重要,因为它们的传感原理不同,尤其是对于确定它们的相对姿态。- -种很有前途的方法是使用深度学习从原始毫米波雷达数据中提取有用的特征, 并探索雷达和图像特征之间的关系,以估计外部变换矩阵