因为ego发生了旋转和位移，所以车上所有传感器的外参都将变化，所以把上述中的数据增强称为外参扰动。 核心原则就是：把GT和bev的referencepoints统一到ego_new坐标系下。GT变换：把原来在ego坐标系下的GT，变换到ego_new坐标系下，即【ego_new坐标系下的坐标值】=【ego2ego_new】【e

基于标定板的lidar到车体的外参标定思路1.什么是lidar到车体的外参？在机器人，自动驾驶等领域，要想载体能够自主导航，那我们就得赋予他们和人类似的能力，就是让他们知道，自己是谁，自己在哪，我们怎么才能去到哪的问题。载体上有很多传感器，各个传感器都是从自己的视角来对周围环境

1.废话为什么要进行相机标定几个坐标系像素坐标系（图片坐标系）就是我们在电脑上看到图片的坐标系，以左上角为原点（2d坐标系）单位是像素pixel相机坐标系相机物方视野投影的坐标系，单位是mm世界坐标系就是真实的世界坐标系，单位是mm标定的结果标定的结果中有内参矩阵，外参，畸

相机与变换一、内参与外参概念在计算机视觉中，特别是在相机标定和立体视觉领域，内参（intrinsicparameters）和外参（extrinsicparameters）是非常重要的概念。它们与相机的几何属性和姿态有关。内参（IntrinsicParameters）：内参是描述相机内部属性的参数，包括焦距、主点（光学中心）坐标、畸

智能驾驶系统主要通过多个传感器来实现对真实世界的感知。而传感器的标定也决定了感知能力上限：传感器数据的坐标（图像、点云等）与真实世界物体的坐标存在对应的转换关系，对于坐标转换模型公式中的传感器参数调整，就是标定。传感器标定主要分为内参标定和外参标定。内参标定的目的

焦距也称为焦长，是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式，指从透镜中心到光聚集之焦点的距离。亦是照相机中，从镜片光学中心到底片、CCD或CMOS等成像平面的距离。具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力。内参（IntrinsicParameters）：内参是描述相机内部属性的参

VINS中的旋转外参初始化​ 为了使这个两个传感器融合，我们首先需要做的事情是将两个传感器的数据对齐，除了时间上的对齐，还有空间上的对齐。空间上的对齐通俗的讲就是将一个传感器获取的数据统一到另一个传感器的坐标系中，其关键在于确定这两个传感器之前的外参，本文将详细介绍VINS_

R31X+R32Y+tz就是外参旋转矩阵的最后一行+外参平移的Z分量，这部分恰好等于Zcam，也就是说相机外参矩阵乘世界坐标得到的Zcam恰好是R31X+R32Y+tz。Z为0是因为IPM假设

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包论文##开源代码#AnExtrinsicCalibrationMethodofa3D-LiDAR

相机成像主要有4个坐标系：成像的过程实质上是几个坐标系的转换。首先空间中的一点由世界坐标系转换到摄像机坐标系，然后再将其投影到成像平面(图像物理坐标系)，最后再