轉(zhuǎn)發(fā)：多傳感器融合感知 --傳感器外參標(biāo)定及在線標(biāo)定學(xué)習(xí)

轉(zhuǎn)發(fā)：標(biāo)定工具箱 OpenCalib: 自動駕駛多傳感器的一個開源標(biāo)定工具箱

? ? ? 下圖是我們常用的幾個坐標(biāo)系，而對于常用的外參問題經(jīng)常是IMU/GNSS與車體坐標(biāo)的外參、Lidar和Camera的外參、Lidar和Lidar的外參、Lidar和IMU/GNSS的外參。

標(biāo)定坐標(biāo)系關(guān)系

一輛車會安裝多個傳感器，需要通過傳感器標(biāo)定來確定相互之間的坐標(biāo)關(guān)系。因此，傳感器標(biāo)定是自動駕駛的基本要求。傳感器標(biāo)定可分為兩部分：內(nèi)參標(biāo)定和外參標(biāo)定。內(nèi)參決定傳感器的內(nèi)部映射關(guān)系。例如，攝像頭標(biāo)定內(nèi)參是焦距和鏡頭畸變；利用陀螺儀（gyroscope）和加速度計（accelerometer）的零偏、尺度因子和安裝誤差對IMU內(nèi)參進(jìn)行標(biāo)定；激光雷達(dá)內(nèi)參是內(nèi)部激光發(fā)射器坐標(biāo)與激光雷達(dá)坐標(biāo)裝置之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。外參確定傳感器與外部坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，包括用于旋轉(zhuǎn)和平移的6自由度參數(shù)。

在自動駕駛的研究和開發(fā)中，傳感器之間外參標(biāo)定是常見的。因為獲得的數(shù)據(jù)類型不同，不同傳感器之間標(biāo)定的最大問題是如何測量最佳值。傳感器對的不同，標(biāo)定誤差最小化的目標(biāo)函數(shù)也會不同。外參標(biāo)定方法通?？煞譃闊o目標(biāo)（targetless）標(biāo)定和基于目標(biāo)（target-based）標(biāo)定。前者是在自然環(huán)境中進(jìn)行的，幾乎沒有限制，不需要特殊目標(biāo)；后者需要一個特殊的控制場，并有一個真實值（GT）目標(biāo)。

目前，有一些與傳感器標(biāo)定相關(guān)的開源項目，如Kalibr、Autoware等，還有更多特定標(biāo)定類型的開源項目，如激光雷達(dá)之間和激光雷達(dá)-IMU的標(biāo)定。OpenCV還提供了一些標(biāo)定工具。然而，目前還沒有針對自動駕駛不同應(yīng)用場景的完整calibration toolbox。

基于目標(biāo)的標(biāo)定方法廣泛應(yīng)用于傳感器標(biāo)定過程中?；谀繕?biāo)的方法通常需要手動標(biāo)定目標(biāo)，如棋盤、多邊形棋盤，這兩種模式傳感器都可以輕松檢測。此外，基于目標(biāo)的方法可以使用有關(guān)目標(biāo)的先驗知識，增強(qiáng)標(biāo)定結(jié)果。目標(biāo)方法比無目標(biāo)方法更精確。

傳感器的內(nèi)參標(biāo)定通常采用目標(biāo)法。常用的攝像頭內(nèi)參標(biāo)定方法是Zhang的棋盤法。除了棋盤格圖案外，還有一個常見的圓網(wǎng)格，用于標(biāo)定攝像頭內(nèi)參。一些激光雷達(dá)內(nèi)參標(biāo)定方法是通過框或面墻執(zhí)行的。多個傳感器之間的外參標(biāo)定必定常通過基于目標(biāo)的方法進(jìn)行，如工廠標(biāo)定、標(biāo)定屋。