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机器人手眼标定：基于运动结构的方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于自我监督单目深度和自我运动学习原理的外参标定新方法，能够稳健高效地实现自我标定，并展示了外参自校准通过联合优化改进深度估计的优势。
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关键要点
- 自动驾驶车辆和机器人需要在不同场景中高效安全地完成任务。
- 本研究提出了一种基于自我监督单目深度和自我运动学习的外参标定新方法。
- 该方法利用单目深度估计器和姿态估计器结合速度监督进行外参估计。
- 联合学习移动车辆上的一组重叠相机的外参标定。
- 实验结果表明，该方法在各种场景中稳健且高效地实现自我标定。
- 通过联合优化改进深度估计的外参自校准具有明显优势。
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