飞思卡尔智能车摄像头标定方法：解决梯形与桶形失真

"基于视觉传感器的智能车摄像头标定技术研究主要关注在智能车比赛中如何解决摄像头的梯形失真和桶形失真问题。在飞思卡尔智能车大赛的背景下，参赛队伍面临摄像头成像的扭曲问题，这源于摄像头光轴与地面的非直角以及广角镜头带来的视角变化。传统的解决方案如[1]通过线性修正消除梯形失真，但实验过程繁琐且无法处理桶形失真。其他方法如[2]使用图像标定板，通过测量黑线在图像中的位置来估计实际位置，但因黑线宽度导致精度受限。 文献[3]提出非均行采集策略，试图通过调整AD模块的采集行分布来保持纵向无畸变，但这要求频繁标定以适应不同安装角度，实用性不高。文献[4]通过构建光路几何模型，精确测量摄像头的光学中心位置，通过测量摄像头架固定螺钉高度H、俯角θ和近端距S来确保标定精度。 实验方案的核心在于设计一种精确的标定方法，例如，制作正方形标定区域，摄像头被水平对准实验板中心，同时精确测量特征点在像素上的位置。这种方法考虑了摄像头的安装位置和光学中心的计算，以最小化失真影响。本文的研究旨在提供一种简单且精确的摄像头标定技术，适用于巡线小车这类应用，以提高智能车的行驶稳定性和视觉识别能力。"