SLAM外参标定

电玩女神 2022-08-28 14:53 157阅读 0赞

# 0. 前言 #

在讲完激光SLAM和视觉SLAM后，个人感觉目前对这两块的基础剖析已经较为完善了。这一次也想借着这个机会来写一下外参标定相关的东西。因为对于SLAM而言，在实现多传感器融合前，就需要对每个传感器进行标定，以便于融合的精确。  
当一个车上装了多个/多种传感器，而它们之间的坐标关系是需要确定的。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）。内参这一块作者已经写了一系列文章来介绍相机的标定方法。这里也给出一个[链接][Link 1]。这一篇文章我们主要来讲一下外参的标定。

# 1. 手眼标定 #

在SLAM领域中，目前不仅仅局限于单个传感器的建图，目前正在向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这样多传感器融合的趋势发展。而手眼标定是一个被标定方法普遍研究的，一定约束条件下的问题：可以广义的理解，一个“手”（比如GPS/IMU）和一个“眼”（激光雷达/摄像头）都固定在一个机器上，那么当机器运动之后，“手”和“眼”发生的姿态变化一定满足一定的约束关系，这样求解一个方程就可以得到“手”-“眼”之间的坐标转换关系，一般是AX=XB形式的方程。对于手眼标定而言，其系统分为两种：**eye in hand，眼在手上，相机移动**以及**eye to hand，眼在手外，相机固定**

### 1.1 眼在手上 ###

![在这里插入图片描述][8ef3ede6937f431eadd93705ca774aee.png]  
**图例说明**

*  \{b\}：base基座标系
 *  \{g\}：gripper抓手坐标系
 *  \{t\}：target标定板坐标系
 *  \{c\}：camera相机坐标系

**矩阵变化**  
![在这里插入图片描述][436fa99f7ad04cdd86a55b8fe8a498de.png]  
上式中(1)和(2)是指代了在第一个时刻和第二个时刻的坐标系。通过坐标系变换我们可以获得AX=XB形式的问题解决思路。

### 1.2 眼在手外 ###

![在这里插入图片描述][c62d67f267064416bbd8f6ff9a1ebcd1.png]  
**图例说明**

*  \{b\}：base基座标系
 *  \{g\}：gripper抓手坐标系
 *  \{t\}：target标定板坐标系
 *  \{c\}：camera相机坐标系

**矩阵变化**  
![在这里插入图片描述][2fbda6745be941d7aa9cde7f14282697.png]

### 1.3 求解AX=XB ###

## …详情请参照[古月居][Link 2] ##

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lovely_yoshino/article/details/118674353
[8ef3ede6937f431eadd93705ca774aee.png]: /images/20220828/e2579240810248d085ee63996c2760b6.png
[436fa99f7ad04cdd86a55b8fe8a498de.png]: /images/20220828/5a3ef2ac26fe4598948ca965f81244ff.png
[c62d67f267064416bbd8f6ff9a1ebcd1.png]: /images/20220828/d93a6e300d764bd480b7357704291860.png
[2fbda6745be941d7aa9cde7f14282697.png]: /images/20220828/61cba3cd35cf4b23be7ded8c1735beea.png
[Link 2]: https://www.guyuehome.com/35385