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标定板
相机标定原理参考
相机标定技术需要准确的相机内参数和外参数作为重构算法的输入和先决条件,目前为流行的相机标定算法是tsai在1987年提出的[tsai1987],tsai方法使用一个带有非共面标定标识的三维标定物来提供图像点和其对应的三维空间点的对应并计算标定参数。
zhang在1999年提出了另一个实用方法 [bouguet2007],该方法需要对一个平面标定图案的至少两幅不同视图来进行标定。
加州理工学院的相机标定工具对以上两个方法均作了有效实现,标准漫反射黑板,并且已经被集成到intel的视觉算法库opencv中[opencv2004]。
通过标定算法,可以计算相机的投影矩阵,并提供场景的三维测度信息。
在不给定真实场景的平移、旋转和放缩参数的情况下,可以达到相似变换级别的测度重构。
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测距误差简要分析
激光测距机的测距精度主要依赖于计数器的计数精度和仪器的测距误差。
计数精度决定于计数器中基准振荡频率,也就是说,基准振荡器频率一定,那么计数精度就是一个定值。
而测距误差是指测距机的显示结果与实际距离之差。
影响测距误差的主要因素:
a.晶体振荡器频率稳定度的影响
b.接收系统响应时间的影响
c.激光脉冲宽度的影响﹒
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移动机器人定位的基本概念
我们来考虑机器人和自动驾驶的定位问题,其实它是要估计运动主体(机器人本身或者车辆)这个参考帧,相对于周遭静止环境的位姿或者位姿变化,激光漫反射黑板, 这个周遭静止的环境,我们可以统称为坐标系。
移动定位问题,自动驾驶漫反射黑板,可以简化为跟重力方向垂直的水平面上的2d位姿估计。 2d坐标系的(0,0)点, 及x,y轴的朝向其实可以是任意的,只要基准定好了,后面的参考不变即可。
对于自动驾驶,有一些细节需要补充, 我们熟知的定位(gps)是经纬度坐标,如何对应平面笛卡尔坐标系呢?
经纬度坐标可以通过墨卡托投影系统(universal transverse mercator,utm)投影到utm 的一个区块中, 区块中再细的位置可以看成一个2d平面使用笛卡尔坐标进行表征, 这样球面的经纬度坐标和平面坐标是可以转换的。
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