Apollo传感器标定详解：从静态到动态，内外参全面解析

"该资源是一份关于Apollo感知之旅的进阶课程，主要讲解了传感器标定的各个方面，包括绝对标定、相对标定、静态标定和动态标定的定义和特点。此外，还提到了标定过程中的关键概念，如内参标定和外参标定，并详细阐述了不同类型的传感器间外参标定方法，如Lidar与GPS、Lidar与Lidar、Lidar与Camera、Camera与Camera以及特定环境下的外参标定算法。" 在自动驾驶和机器人领域，传感器标定是至关重要的一步，因为它直接影响到系统的感知精度和性能。首先，绝对标定是通过高精度设备来确定传感器的测量基准，虽然精度高但操作复杂；相对标定则依赖已知标准传感器，操作简便但精度可能较低。静态标定关注传感器的静态特性，如线性度、灵敏度、迟滞和重复性，这些指标直接影响传感器在稳定状态下的表现；而动态标定则关注传感器的动态响应，如时间常数、自然振荡频率和阻尼比，这些决定了传感器在快速变化环境中的反应能力。 接着，内参标定涉及传感器本身的参数，如摄像头的焦距校正或Lidar的激光发射角度，通常由制造商提供部分信息，其余需要通过标定获取。外参标定则关注传感器之间的相对位置和朝向，通常用6自由度（6DOF）来描述，包括旋转和平移，这对于将不同传感器数据融合至同一坐标系至关重要。 文档中列举了多种外参标定实例，例如，Lidar-to-GPS标定用于确定Lidar相对于GPS接收器的坐标，使系统能获取Lidar在全局坐标系中的位置；Lidar-to-Lidar标定则用于多Lidar系统，以确定它们之间的相对姿态；Lidar-to-Camera和Camera-to-Camera标定则服务于视觉与激光雷达的融合定位；自然场景中的Lidar-to-Camera和BifocalCamera外参标定则是在实际环境中进行，增加了标定的难度但更接近真实应用；最后，Camera-to-Radar的外参标定确保了雷达和视觉数据的一致性。 标定方法多样，有的在专门的标定环境中执行，有的则在开放环境中借助特定的算法实现。例如，通过在封闭空间中扫描二维码并建立3D模型，可以得到精确的3D位置信息，进而生成查找表来辅助外参计算。这样的方法在实践中既实用又有效，有助于提高自动驾驶系统的定位准确性和可靠性。