二维激光与相机位姿标定方法综述与挑战

随着信息技术的发展，基于共面圆的距离传感器（如Kinect深度相机、三维激光传感器和二维激光传感器）与相机的集成应用在3D测量、导航、机器人路径规划以及无人驾驶等领域展现出了强大的潜力。这些设备的结合能够提供丰富的环境信息，包括距离、角度和纹理细节，从而提升测量精度。 然而，有效利用这些设备的关键在于准确地标定它们之间的相对位姿，即距离传感器坐标系与相机坐标系之间的关系。由于距离传感器直接获取的是物理空间的数据，而相机则捕获二维图像上的信息，两者之间存在转换需求。标定过程通常涉及寻找传感器下特定特征（如等腰直角三角形、正方形、球或特定标志）与相机图像上的对应特征之间的约束关系。 Ha[1]的研究提出了一种利用带有特殊图案（等腰直角三角形）的棋盘标定板方法，通过激光数据的不连续性和虚拟直线来确定四个对应点，从而推算出相机和激光传感器的相对位置。Hoang等人的方法类似，但依赖于点之间的长度关系。早期的工作，如Zhang等人的方案，通过棋盘标定板找到标定板在相机坐标系中的位置，然后通过平面几何约束来确定激光与相机的关系。后续研究如Bok、Vasconcelos和胡钊政等人在此基础上进行了优化，以提高标定的稳定性和精度。 针对三维激光传感器，Lee等人利用球体作为标定对象，通过拟合激光数据中的球心与图像上圆形像点的一一对应关系，通过最小化重投影误差来估计位姿。Dhall等人采用带有正方形孔的标定板，同时捕捉标定板角点在激光和相机空间的坐标，结合ArUco标志获取额外的3D-3D对应点信息，进一步优化标定结果。 然而，这些方法都面临着初始值选择对最终标定结果的影响问题，因为它们可能引入一定程度的歧义性，尤其是在没有提供有效的初始值计算策略的情况下。为了得到更稳定和准确的标定，未来的研究方向可能集中在开发更为精确的初始化算法，或者寻找新的标定策略，以减少或消除这种不确定性。此外，随着深度学习和机器学习技术的进步，自动化的标定方法也值得进一步探索，以减轻人工干预的需求。基于共面圆的距离传感器与相机的相对位姿标定是一项关键且不断发展的研究领域，它对于设备融合应用的性能提升至关重要。