智能汽车自动驾驶系统的传感器标定方法分析

传感器标定是自动驾驶的基本需求，一个车上装了多个/多种传感器，而它们之间的坐标关系是需要确定的。湾区自动驾驶创业公司ZooX的co-founder和CTO是Sebastia Thrun的学生Jesse Levinson，他的博士论文就是传感器标定。

这个工作可分成两部分：内参标定和外参标定，内参是决定传感器内部的映射关系，比如摄像头的焦距，偏心和像素横纵比（+畸变系数），而外参是决定传感器和外部某个坐标系的转换关系，比如姿态参数（旋转和平移6自由度）。

摄像头的标定曾经是计算机视觉中3-D重建的前提，张正友老师著名的的Zhang氏标定法，利用Absolute Conic不变性得到的平面标定算法简化了控制场。

这里重点是，讨论不同传感器之间的外参标定，特别是激光雷达和摄像头之间的标定。

另外在自动驾驶研发中，GPS/IMU和摄像头或者激光雷达的标定，雷达和摄像头之间的标定也是常见的。不同传感器之间标定最大的问题是如何衡量最佳，因为获取的数据类型不一样：

摄像头是RGB图像的像素阵列；

激光雷达是3-D点云距离信息（有可能带反射值的灰度值）；

GPS-IMU给的是车身位置姿态信息；

雷达是2-D反射图。

这样的话，实现标定误差最小化的目标函数会因为不同传感器配对而不同。

另外，标定方法分targetless和target两种，前者在自然环境中进行，约束条件少，不需要用专门的target；后者则需要专门的控制场，有ground truth的target，比如典型的棋盘格平面板。

这里仅限于targetless方法的讨论，依次给出标定的若干算法。