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PseudoCal: 基于深度学习的无初始化相机 - LiDAR 自标定方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的外参标定方法，基于自我监督单目深度和自我运动学习原理，能够高效、安全地完成自我标定。同时，该方法通过联合优化改进深度估计的外参自校准，具有优势。
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关键要点
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该研究提出了一种新的外参标定方法，基于自我监督单目深度和自我运动学习原理。
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新方法能够高效、安全地完成自我标定。
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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。
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联合学习重叠相机的外参标定，提高了标定的准确性。
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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。
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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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