基于监督式学习的全景相机与激光雷达的联合标定

作     者：曹明玮 钱烨强 王冰 汪晓 余祥勇 

作者机构：上海交通大学机器人研究所上海200240 上海交通大学自动化系上海200240 上海市北斗导航与位置服务重点实验室上海200240 国网安徽省电力公司检修公司安徽230061 

基　　金：国家自然基金重大研究计划资助项目(91420101) 

出 版 物：《机电一体化》 (Mechatronics)

年 卷 期：2018年第24卷第1期

页      码：3-9,34页

摘      要：针对传统标定方法不适合用在全景相机—激光雷达系统这种极度非线性的成像模型上,并且基于统计最优化方法对激光雷达线数要求较高、精密测量标定设备昂贵等问题,提出了一种基于监督式学习的全景相机—激光雷达的联合标定方法。通过设计了一种圆形标定物获取点云和全景图对应特征点,生成训练数据集;设计了一种包含一个隐藏层的监督式BP学习网络,将传统的标定问题转化为一个多元非线性的回归优化问题;利用反向传播算法,回归出满足精度要求的旋转平移矩阵。实验结果表明,该方法能够迅速回归出标定参数,精度优于传统方法和基于统计最优化的方法。该方法标定精度较高,且具有自动化程度较高等特点。

主 题 词：全景相机 激光雷达 联合标定 监督式学习 BP算法 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2018.01.001

馆 藏 号：203288909...