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目的 针对相机和激光雷达之间的外参标定问题,为了减少两者的标定误差,得到更高的标定精度,方法 提出一种基于非线性优化的联合标定方法。首先拍摄不同角度的棋盘格标定板图像,采集足够多数据后利用工具包进行相机内参标定,得到单目相机内参;然后在激光点云和图像中检测标定板的角点特征坐标,激光点云下的角点坐标由提取的标定板点云数据和其几何特征获得,通过拟合出的图形由上至下、由左至右确定图形顶点坐标及标定板行列数,可得到各角点坐标;相机角点特征坐标采用FAST角点检测,利用角点灰度信息确定角点坐标;根据点云检测特征点到图像投影误差构建目标函数,将外参求解转化为最小二乘问题;最后通过基于列文伯格-马夸尔特的非线性优化算法,迭代求解得到最优外参。结果 最终平均标定投影误差为1.29像素,最大投影误差为2.46像素,最小投影误差为0.70像素,标准差为0.57像素。结论 根据标定的外参将点云投影至图像上可知,标定结果较好,并将结果运用到实际场景下视觉和激光雷达融合的SLAM算法中,运动轨迹平滑且与地图保持高度一致,本文方法标定过程简单,不需要棋盘格的真实物理尺寸,满足使用要求。 相似文献
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研究了推镗滚压和刮削滚光加工后的千斤顶缸筒的内径尺寸和圆柱度随时间变化的规律,选取6件400 mm立柱缸筒进行了试验,并运用插值法对试验数据进行了分析。结果表明:推镗滚压和刮削滚光加工后的缸筒的内径尺寸和圆柱度变化趋势一致,尺寸变化可分为震荡变化区段、缓和变化区段和基本稳定区段;圆柱度的变化较尺寸变化更为剧烈,自然时效168 h后开始稳定;推镗滚压的尺寸偏差和圆柱度离散程较刮削滚光小,其尺寸偏差的标准差约为刮削滚光的70%,圆柱度的标准差约为刮削滚光的65%;自然时效时间控制在168 h左右为宜。 相似文献
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液压支架管棒材切割优化问题依据原材料情况分为3种类型:原材料长度相等;原材料长度不相等;原材料长度随机。针对类似液压支架行业普遍存在的原材料不定尺采购和存放的无序性现象而带来的第3种类型,同时考虑生产组织因素,以与实际情况高度吻合的情形为出发点,采用Python语言和Gurobi优化器开发了管棒材最优化切割程序,并以Excel表格形式存取数据,便于数据的管理。由实例可知:程序执行效率高,1 s内即可算出最优化结果;单根材料利用率达到99%以上,部分可达100%。 相似文献
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