外参标定矩阵
时间: 2025-03-10 19:05:14 浏览: 31
### 外参标定矩阵的概念及其在不同场景中的应用
#### 定义与作用
外参标定矩阵主要用于表示两个坐标系之间的变换关系,具体来说就是源坐标系下的点如何通过旋转和平移映射到目标坐标系下。对于相机标定而言,这涉及到将世界坐标系中的物体位置转换为图像平面上的位置;而在传感器融合领域,则更多关注于不同类型传感器(如LiDAR、IMU、Camera等)之间坐标的相互转化。
#### 计算方法概述
为了求解外参矩阵\( \begin{bmatrix} R & t \\ 0^T & 1\end{bmatrix}\),其中\(R\)代表旋转矩阵而\(t\)则是平移向量,通常采用的方法有:
- **基于特征匹配的方式**:利用已知几何结构或者人工设定的目标物来获取两组对应点集,进而估计两者间最优刚体运动参数[^1]。
- **自标定法**:当无法获得精确控制点时,可以通过分析自然环境中存在的重复模式自动推断出必要的约束条件完成标定过程[^2]。
- **优化算法驱动**:构建误差函数最小化问题框架,借助数值迭代手段寻找使重投影误差或其他形式的距离度量达到全局最优点处对应的外参值[^3]。
#### 应用实例说明
在外参标定的实际应用场景中,特别是在自动驾驶车辆或多机器人协作项目里,准确可靠的外参校准至关重要。例如,在连接摄像头与激光雷达的数据流之前,必须先进行严格的外参调整以确保二者所采集的信息能够在同一参照体系内有效关联起来[^4]。同样地,对于配备多种导航辅助装置的无人机平台来讲,同步协调各部件工作也需要依赖精准的外参设置[^5]。
```python
import numpy as np
def compute_extrinsic_matrix(rotation, translation):
"""
构造外参矩阵
参数:
rotation (numpy.ndarray): 3x3 的旋转矩阵.
translation (list or numpy.ndarray): 长度为3的一维数组或列表,表示平移分量.
返回:
extrinsic_matrix (numpy.ndarray): 4x4 的齐次变换矩阵.
"""
T = np.eye(4)
T[:3,:3] = rotation
T[:3,3] = translation
return T
```
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