全视场法标定技术：辅助像机与多坐标系转换

本文主要探讨了使用辅助相机进行全视场法标定的过程，涉及到的领域包括摄像测量学，利用了docker、jenkins、harbor和gitlab等工具和技术。标定过程中，需要借助辅助相机采集包含特定控制点的图像，以确定不同坐标系之间的关系。文章介绍了标定涉及的坐标系，如摄像平台坐标系B、测量像机坐标系C、标定参考坐标系E和辅助像机坐标系C'，并阐述了各个坐标系之间的坐标转换关系。 摄像测量学是摄像机拍摄数字图像，通过数字图像处理和分析，对目标的三维信息进行测量和估计的学科。它融合了摄影测量学、光学测量、计算机视觉和数字图像处理。摄像测量学的重点包括成像投影关系以及图像目标的自动高精度匹配。在标定过程中，摄像机的高精度标定是关键，尤其是非测量型相机需要通过特定方法达到测量标准。 全视场法标定步骤如下： 1. 使用辅助相机捕捉同时含有标定参考系控制点和摄像平台坐标系控制点的图像，以获取辅助相机相对于各个坐标系的外参数。 2. 测量像机采集标定参考系控制点的图像，标定其相对于标定参考系的外参数。 3. 结合上述参数，计算测量像机与摄像平台坐标系间的位置姿态参数。 在实际操作中，会利用软件工具如docker进行容器化部署，jenkins进行持续集成，harbor作为镜像仓库，以及gitlab进行版本控制，以实现自动化和高效的标定流程。 通过公式(3.6.3)，可以表达不同坐标系之间的转换关系，这在解决四维向量TPRP在不同坐标系下的坐标变换问题时尤为重要。整个标定过程涉及大量的数学计算，包括旋转矩阵和平移向量的运算，目的是建立不同坐标系之间的准确映射关系，从而提高测量的精确性。 采用辅助相机进行全视场法标定是摄像测量学中的一个重要应用，它结合了多领域的知识和技术，以实现对三维空间信息的精确重建和测量。在实际工程和科研中，这样的标定方法对于无人机、机器人导航、自动驾驶等领域有着广泛的应用价值。