【摘 要】
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针对智能车中激光雷达与相机的配准问题,提出了一种基于点云反射值与图像灰度值最大互信息的自动配准方法。该配准方法以刚体变换作为两传感器间坐标变换模型,首先利用点云反
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701348);科技部国家重点研发计划新能源汽车专项(2016YFB0100901);TUEV SUED基金(20162020)项目资助
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针对智能车中激光雷达与相机的配准问题,提出了一种基于点云反射值与图像灰度值最大互信息的自动配准方法。该配准方法以刚体变换作为两传感器间坐标变换模型,首先利用点云反射值和图像灰度值计算互信息,将互信息值作为相似性度量,然后分别采用Barzilai-Borwein算法和改进Powell算法搜索互信息最大值,从而求得最优配准参数,最后通过实验对两种优化算法进行了分析比较。实验结果表明,基于最大互信息的配准方法可以实现智能车激光雷达与相机配准参数的自动、准确求解,并且改进Powell算法比Barzilai-Borwein算法具有更高的准确性和鲁棒性。
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