CN117745839B - 一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型 - Google Patents
一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117745839B CN117745839B CN202311709111.5A CN202311709111A CN117745839B CN 117745839 B CN117745839 B CN 117745839B CN 202311709111 A CN202311709111 A CN 202311709111A CN 117745839 B CN117745839 B CN 117745839B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scanning
- point
- egg
- trajectory
- ellipse
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 4
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000012482 calibration solution Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型,涉及光学技术领域,包含以下步骤:步骤1.布设场地,架设经过标定后的双相机立体量测系统和测深激光雷达,设置机载测深激光雷达电机转速D进行开光扫描,同时利用相机完整拍摄下对应转速激光点的扫描轨迹;步骤2.利用自动化图像识别算法检测出照片上对应激光点的扫描轨迹;步骤3.自适应蛋形曲线拟合方程:构建一种自适应蛋形曲线拟合实际扫描点运动轨迹,本发明通过立体相机拍摄测深雷达蓝绿激光扫描完整轨迹并利用自动化图像提取算法进行扫描轨迹提取与拟合,能够精确获得扫描轨迹蛋型曲线方程。
Description
技术领域
本发明涉及光学技术领域,具体是一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型。
背景技术
随着我国海洋活动急剧增加、海洋强国建设发展需求,海岸带、海岛礁、近岸水上水下地形、地形多变复杂潮间带等区域陆海过渡带一体化测量一直是国内外海洋测绘领域的一个难点问题。
机载激光测深系统是海洋测绘先进技术的集中体现,具有高效、快速、陆海数据无缝获取等优势,是海岸带、海岛礁一体化测绘的首选方式。
我国自主研发的机载激光测深系统已经具备工程应用能力,在与中国科学院上海光学精密机械研究所机载激光测深系统研发团队共同推进机载激光测深雷达产业化进程中,发现以下问题:
(1)光路系统的角度静态修正,光路系统中转轴与发射激光光轴夹角α、转轴与转镜法线夹角β、转镜零位角θ在扫描系统集成过程中利用自准直仪结合光学装校方案实现各个角度逐步校准,但是各个角度修正量会受上一步装调残留误差影响,这样会导致某些角度修正量与偏离真实修正值,而且系统集成后现有光学装校方法很难对光路系统的角度进行解耦精修正,无法对修正值进行检核。
(2)光路系统的角度动态修正,扫描系统集成后,因为国产机载激光测深雷达采用圆轴偏镜卵型扫描结构,尽管进行了配重质量分配与动平衡测试,但由于加工、转配过程中产生的误差,在转镜高速转动时,转镜质心仍然会偏离旋转轴导致偏轴力矩存在进而产生动不平衡。动不平衡的存在会对转镜产生离心作用导致扫描过程中转轴与镜面夹角会发生动态变化,变化量并会随着转速提高而增大,这种动态变化对扫描点精度影响较大且无法通过常规光学手段实现快速、精确修正。
基于上述问题,需要精确、快速、自动化获取机载蓝绿激光测深雷达扫描轨迹曲线方程,为扫描角修正与精度评估模型提供理论支撑,为整个修正与评估工作奠定自动化和标准化基础。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型,包含以下步骤:
步骤1.布设场地,架设经过标定后的双相机立体量测系统和测深激光雷达,设置机载测深激光雷达电机转速D进行开光扫描,同时利用相机完整拍摄下对应转速激光点的扫描轨迹;
步骤2. 利用自动化图像识别算法检测出照片上对应激光点的扫描轨迹;
步骤3.自适应蛋形曲线拟合方程:构建一种自适应蛋形曲线拟合实际扫描点运动轨迹。
作为本发明的进一步技术方案:步骤1布设场地,架设经过标定后的双相机立体量测系统和测深激光雷达,在机载激光测深雷达转速D<50rmp模式下对墙面进行扫描,通过立体量测相机获得两张包含扫描蛋型曲线扫描轨迹的照片。
作为本发明的进一步技术方案:步骤2具体包括以下子步骤:
b)通过基于Hough变换的椭圆检测方法从影像中提取出扫描点轨迹;
首先对图像进行边缘检测,得到二值化的边缘轮廓图,将边缘图上的点坐标存入数组A,其次对图像上的每一点,计算与上一步所得数组A中点的距离,得到每一点距数组A中点的最大距离,对所有点按最大距离进行排序,取所有点按最大距离中最小值对应的点坐标作为椭圆中心,即是椭圆中心(、),该最大距离即是椭圆长轴长度,然后将数组A中每一点的数值和刚才得到的三个椭圆参数、、代入椭圆方程(2)中;
(2)
其中:、为椭圆的长轴和短轴,、为椭圆中心坐标,为椭圆的旋转角度。
最后,再对参数、进行统计,得到峰值超过一定阈值的一组参数即为椭圆,从而实现扫描轨迹自动化检测;
C)依据图像上检测出的扫描轨迹对应的像素点,利用最小二乘方法和蛋形曲线公式,拟合拍摄的扫描轨迹点形成的轨迹方程,用于准确表达机载测深激光雷达扫描轨迹图形,蛋形扫描轨迹曲线拟合公式如下:
(3)
式中、、、、、为蛋形曲线参数,为p点对应的像点坐标;
首先将轨迹方程线性化,取至一次项,考虑到观测值是有误差的,利用附有参数的条件平差的函数模型进行参数解算,则改正数平差模型为:
(4)
为观测向量,为观测值向量的改正数,X0为参数向量,为参数向量的改正数;
参数是由、、、、、初始值构成的参数向量。
观测值系数矩阵A为:
(5)
对于每个有:
n表示有n组检测点,每个检测点可列1个方程,表示检测点对应的像点坐标。
待求参数系数矩阵:,
(6)
W为闭合差向量
(7)
最后根据最小二乘准则进行参数解算。
(8)
K为联系数向量,为极值函数,P为观测值的权阵;为观测值向量的改正数,为观测向量;
将对和求一阶导数,并令其等于0得:
(9)
(10)
基础方程如下:
(11)
(12)
(13)
令法方程系数矩阵:
、 (14)
令法方程系数矩阵:
、 (15)
得:
、 (16)
(17)
将改正数代入,计算出观测值的平差值和参数的平差值
(18)
为观测值的平差值,为参数的平差值。
在每次计算完成后,需要判断解算精度是否满足迭代阈值要求,直到满足迭代阈值条件结束参数计算。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明通过立体相机拍摄测深雷达蓝绿激光扫描完整轨迹并利用自动化图像提取算法进行扫描轨迹提取与拟合,能够精确获得扫描轨迹蛋型曲线方程。
附图说明
图1为国产机载激光测深系统扫描轨迹图。
图2为转镜角度关系图。
图3为转镜结构图。
图4为激光测深雷达实际扫描轨迹图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明针对国产机载激光测深雷达扫描轨迹构建一种自适应蛋型曲线拟合模型:
(1)首要需要获得扫描轨迹蛋型曲线方程。通过立体相机拍摄测深雷达蓝绿激光扫描完整轨迹并利用自动化图像提取算法进行扫描轨迹提取与拟合,为此,具体开展如下:
布设场地等,参考前面,
② 扫描轨迹自动化提取,通过相机捕获蓝绿激光测深雷达扫描轨迹,利用自动化图像识别算法将扫描点转动轨迹从图像中提取出来,为轨迹精确拟合自动化处理提供技术保障。
③ 自适应蛋形曲线拟合方程,国产机载蓝绿激光扫描图案是一个近似蛋型的曲线,受系统装校精度影响,最终观测到的扫描曲线并不是一个严格的蛋形曲线,需要构建一种自适应蛋形曲线尽可能逼近实际扫描点运动轨迹,为高精度扫描角度解耦精修正提供可行性。
工作原理如下:
请参阅图1-4,首先,需要布设场地:
① 选择平整墙面作为扫描轨迹呈像参考平面。该墙面应尽量平整,扫描范围内平整度变化小于1mm;
② 在离平整墙面一定垂直距离且离地一定高度地方放置机载测深雷达,确保设备放置后扫描轨迹能够完整显现在墙面上;
③ 布设立体相机,立体量测相机布设位置应保证立体量测相机坐标系与激光测深雷达自身轴系近似平行。
其中,进行数据获取:
② 调整立体量测相机曝光参数和快门,在机载激光测深雷达转速D模式下利用相机捕获完整扫描轨迹。
(1)Hough变换检测扫描轨迹:从扫描轨迹可知,国产机载测深雷达扫描图案是一个蛋形曲线,但同时也接近椭圆。实际扫描轨迹如图4所示,从图中可以看出,通过控制相机曝光与快门参数,扫描轨迹在相片中清晰可见,能够与背景非常好地区分出来,由此可以通过基于Hough变换的椭圆检测方法从影像中提取出扫描点轨迹。
随机Hough变换采用的是多对一的映射,这种随机采样会带来大量无效的计算,当点数很大时,算法的性能急剧下降,可以利用椭圆的几何特征降低参数的维度提高算法效率与准确度。在此基础上,针对Hough需进行改进,改进依赖定理如下:
设平面上有一个椭圆,点c为椭圆中心,任取平面上一点p(不同于点c),点p点对应的像点坐标(),距椭圆上点的最大距离一定大于点c距椭圆上点的最大距离。
基于上述定理,首先对图像进行边缘检测,得到二值化的边缘轮廓图,将边缘图上的点坐标存入数组A。其次对图像上的每一点,计算与上一步所得数组A中点的距离,得到每一点距数组A中点的最大距离,对所有点按最大距离进行排序,取所有点按最大距离中最小值对应的点坐标作为椭圆中心,即是椭圆中心(、),该最大距离即是椭圆长轴长度,然后将数组A中每一点的数值和刚才得到的三个椭圆参数、、代入椭圆方程(2)中。
(2)
其中:、为椭圆的长轴和短轴,、为椭圆中心坐标,为椭圆的旋转角度。
最后,在对参数、进行统计,得到峰值超过一定阈值的一组参数即为椭圆,从而实现扫描轨迹自动化检测。
(2)扫描轨迹确定与蛋形曲线拟合:由上图可以看出,扫描的轨迹在图像上呈现一个蛋型曲线结构,呈现“一头大”、“一头小”的蛋型曲线。初步构建出一种蛋形曲线函数为:
式中、、、、、为蛋形曲线参数;
依据图像上检测出的扫描轨迹对应的像素点,利用最小二乘方法和蛋形曲线公式,拟合拍摄的扫描轨迹点形成的轨迹方程,用于准确表达机载测深激光雷达扫描轨迹图形,蛋形扫描轨迹曲线拟合公式如下:
(3)
式中、、、、、为蛋形曲线参数;
首先将轨迹方程线性化,取至一次项,考虑到观测值是有误差的,利用附有参数的条件平差的函数模型进行参数解算,则改正数平差模型为:
(4)
为观测向量,为观测值向量的改正数,
为参数向量的改正数;
参数为、、、、、初始值构成的参数向量。
观测值系数矩阵A为:
(5)
对于每个有:
n表示有n组检测点,每个检测点可列1个方程,表示检测点对应的像点坐标;
待求参数系数矩阵:,
(6)
W为闭合差向量
(7)
最后根据最小二乘准则进行参数解算。
(8)
为联系数向量,为极值函数,为观测值的权阵;为观测值向量的改正数,为观测向量;
将对和求一阶导数,并令其等于0得:
(9)
(10)
基础方程如下:
(11)
(12)
(13)
令法方程系数矩阵:
、 (14)
令法方程系数矩阵:
、 (15)
得:
、 (16)
(17)
将改正数代入,计算出观测值的平差值和参数的平差值
(18)
为观测值的平差值,为参数的平差值。
在每次计算完成后,需要判断解算精度是否满足迭代阈值要求,直到满足迭代阈值条件结束参数计算。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (2)
1.一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型,其特征在于,包含以下步骤:
步骤1.布设场地,架设经过标定后的双相机立体量测系统和测深激光雷达,设置机载测深激光雷达电机转速D进行开光扫描,同时利用相机完整拍摄下对应转速激光点的扫描轨迹;
步骤2.利用自动化图像识别算法检测出照片上对应激光点的扫描轨迹;
步骤3.构建一种自适应蛋形曲线拟合实际扫描点运动轨迹;
步骤3具体包括以下子步骤:
a)设定扫描镜法线方向与扫描转轴夹角α,激光发射方向与扫描转轴夹角β,通过转镜转动,扫描出一个近似卵型的扫描轨迹,利用光线反射定律推导出激光出射方向向量,建立扫描点与光路系统每个角度之间的耦合关系式,对数据进行模拟,构建出一种蛋形扫描轨迹曲线拟函数为:
式中ae、be、ce、de、ee、fe为蛋形曲线参数,x、y为轨迹点对应的图像像点坐标,当ae=0,be=1,ce=0,de=0,ee≠fe≠0时该方程为椭圆方程;
当ae=0,be=1,ce=0,de=0,ee=fe≠0时该方程为圆方程;
b)通过基于Hough变换的椭圆检测方法从影像中提取出扫描点轨迹;
首先对图像进行边缘检测,得到二值化的边缘轮廓图,将边缘图上的点坐标存入数组A,其次对图像上的每一点,计算与上一步所得数组A中点的距离,得到每一点距数组A中点的最大距离,对所有点按最大距离进行排序,取所有点按最大距离中最小值对应的点坐标作为椭圆中心,即是椭圆中心(P、Q),该最大距离即是椭圆长轴长度a,然后将数组A中每一点的数值和刚才得到的三个椭圆参数P、Q、a代入椭圆方程(2)中;
其中:a、b为椭圆的长轴和短轴,P、Q为椭圆中心坐标,θe为椭圆的旋转角度;
最后,再对参数b、θe进行统计,得到峰值超过一定阈值的一组参数即为椭圆,从而实现扫描轨迹自动化检测;
C)依据图像上检测出的扫描轨迹对应的像素点,利用最小二乘方法和蛋形曲线公式,拟合拍摄的扫描轨迹点形成的轨迹方程F(x),用于准确表达机载测深激光雷达扫描轨迹图形,蛋形扫描轨迹曲线拟合公式如下:
式中ae、be、ce、de、ee、fe为蛋形曲线参数,x,y为p点对应的像点坐标;
首先将轨迹方程F(x)线性化,取至一次项,利用附有参数的条件平差的函数模型进行参数解算,则改正数平差模型为:
X0为参数向量,为参数向量X0的改正数;
参数X0是由ae、be、ce、de、ee、fe初始值构成的参数向量;
观测值系数对角矩阵A为:
A=diag(a1 a2 …an-1 an) (5)
对于每个an有:
n表示有n组检测点,每个检测点可列1个方程,x,y表示检测点对应的像点坐标;
待求参数系数矩阵B:[b1 b2 … bn-1 bn]T,
W为闭合差向量W=[w1 w2 … wn-1 wn]T
最后根据最小二乘准则进行参数解算;
K为联系数向量,为极值函数,P为观测值的权阵;V为观测值向量L的改正数,L为观测向量;
将对V和求一阶导数,并令其等于0得:
基础方程如下:
V=P-1ATK (12)
令法方程系数矩阵:
令
法方程系数矩阵:
得:
将改正数代入,计算出观测值的平差值和参数的平差值;
为观测值的平差值,为参数的平差值;
在每次计算完成后,需要判断解算精度是否满足迭代阈值要求,直到满足迭代阈值条件结束参数计算。
2.根据权利要求1所述的一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型,其特征在于,步骤1采用双相机立体量测系统进行模型构建,在机载激光测深雷达转速D<50rmp模式下对墙面进行扫描,通过立体量测相机获得两张包含扫描蛋型曲线扫描轨迹的照片以及对应时段扫描的波形数据后,以两张照片中的两个蛋形曲线建立立体像对约束。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311709111.5A CN117745839B (zh) | 2023-12-13 | 2023-12-13 | 一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311709111.5A CN117745839B (zh) | 2023-12-13 | 2023-12-13 | 一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117745839A CN117745839A (zh) | 2024-03-22 |
| CN117745839B true CN117745839B (zh) | 2024-07-16 |
Family
ID=90260266
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311709111.5A Active CN117745839B (zh) | 2023-12-13 | 2023-12-13 | 一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117745839B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117724112B (zh) * | 2023-12-13 | 2025-03-14 | 安徽建筑大学 | 一种机载测深激光雷达静态扫描角修正方法 |
| CN118385763A (zh) * | 2024-05-28 | 2024-07-26 | 美高时(东莞)标签制品有限公司 | 一种激光打标方法、系统及激光打标机 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115965692A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-04-14 | 浙江华睿科技股份有限公司 | 激光雷达与相机联合标定的方法及装置 |
| CN116299369A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-06-23 | 山东科技大学 | 一种基于机载激光测深系统的安置角误差修正方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110716194B (zh) * | 2019-09-10 | 2022-09-16 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 同时参考球与面的多波束三维激光成像系统的检校方法 |
| CN114384496B (zh) * | 2020-10-22 | 2023-03-21 | 北京一径科技有限公司 | 激光雷达角度的标定方法和系统 |
-
2023
- 2023-12-13 CN CN202311709111.5A patent/CN117745839B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115965692A (zh) * | 2022-11-03 | 2023-04-14 | 浙江华睿科技股份有限公司 | 激光雷达与相机联合标定的方法及装置 |
| CN116299369A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-06-23 | 山东科技大学 | 一种基于机载激光测深系统的安置角误差修正方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117745839A (zh) | 2024-03-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105067023B (zh) | 一种全景三维激光传感器数据校准方法和装置 | |
| CN101582165B (zh) | 基于灰度图像与空间深度数据的摄像机阵列标定算法 | |
| CN106199562B (zh) | 基于机载激光雷达测量海底地形的海面误差校正方法 | |
| CN106382917B (zh) | 一种室内环境下三维空间信息连续精确采集方法 | |
| CN101699313B (zh) | 基于摄像机和三维激光雷达的外部参数标定方法及系统 | |
| CN115164724A (zh) | 一种地面三维激光扫描仪轴系误差模型及标定方法 | |
| CN111060898B (zh) | 场端多线束激光雷达内参标定方法 | |
| CN115451846B (zh) | 一种基于tls的大型抛物面天线口径测量及计算方法 | |
| CN116977445B (zh) | 一种基于动态双目视觉的海洋柱桩姿态检测方法 | |
| CN117630998B (zh) | 基于时距转换的高频振动标靶坐标动态测量装置及方法 | |
| CN117392237A (zh) | 一种鲁棒的激光雷达-相机自标定方法 | |
| CN114152937A (zh) | 一种旋转激光雷达的外参标定方法 | |
| CN118687555A (zh) | 一种双目视觉和激光测距融合的水下定位方法及系统 | |
| CN110716194A (zh) | 同时参考球与面的多波束三维激光成像系统的检校方法 | |
| CN117745839A (zh) | 一种机载测深激光雷达扫描轨迹拟合模型 | |
| CN114972997A (zh) | 一种基于全天空图像3d云层重建的跟踪式光伏发电优化方法 | |
| CN117710588A (zh) | 一种基于视觉测距先验信息的三维目标检测方法 | |
| CN109508044B (zh) | 一种定日镜二次反射指向校正系统及方法 | |
| CN111693028A (zh) | 一种基于投影影像获取数字水深模型的方法 | |
| CN204924273U (zh) | 一种全景三维激光传感器数据校准装置 | |
| CN112945213B (zh) | 一种基于角度的定日镜空间定位系统及方法 | |
| CN112884845B (zh) | 一种基于单摄像机室内机器人障碍物定位的方法 | |
| CN204903762U (zh) | 光纤扫描式激光雷达系统 | |
| CN113109829A (zh) | 一种同步扫描交会测量敏感器的标定方法 | |
| CN117724112B (zh) | 一种机载测深激光雷达静态扫描角修正方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |