清镇网站建设,软件界面设计工具下载,wordpress用户认证,大芬网站建设手眼标定
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基于靶的方法
相机标定 (1) ApriTag (2) 棋盘格#xff1a;cv::f…手眼标定
机器人手眼标定AxxBeye to hand和eye in hand及平面九点法标定 Ax xB问题求解旋转和平移分步求解法 手眼标定AXXB求解方法文献总结
基于靶的方法
相机标定 (1) ApriTag (2) 棋盘格cv::findChessboardCorners (3) 品字格激光雷达标定 (1) 激光雷达反射板
在线标定
这里面的在线标定指相对路面的位姿估计
1.广角前视相机
(1) 基于LK稀疏光流求解H的动态标定方案
首先利用opencv::calcOpticalFlowPyrLK提取出连续两帧之间的稀疏光流 假设相机在两个不同位置拍摄同一个平面路面
frame1中的点可以由以下公式转换到frame2中 X1表示三维坐标点在平面P上因此X1沿着平面法向量n的投影距离为d 进一步推导 结合公式1我们可以得到 因此我们就得到了平面的单应性矩阵 因此x2 Hx1其中x1和x2分别是上一帧和当前帧相机坐标系下的点(x,y,1)我们可以根据x2 - Hx1构建重投影误差来优化H 那么如何由H分解出来相机与车辆的标定矩阵呢 H是相机之间的变化Rt_cam求得的本质上优化H也就是优化Rt_cam然后根据车辆坐标系的移动Rt_vcs可以计算出相机到车辆的标定Rt如下所示
(2) 基于光流和车辆直行场景下估计yaw和pitch 首先通过光流构建前后帧特征点之间的匹配关系然后构建极线约束求解Essential Matrix分解E得到位移方向t的初值 利用最优化方法得到更精确的t的值多个匹配特征点tx和R构建sampson error优化然后求解yaw和pitch
(3) 基于稠密光流
