针对micro electro mechanical system （MEMS）激光雷达与相机标定外参误差大的问题，提出了一种基于标定板关键点的外参标定方法。首先对多帧点云进行叠加预处理，然后基于Hough变换拟合标定板的边缘直线以确定关键点，最后设立关键点及法向量对应的约束条件，利用点面对应算法求出优化的标定外参。实验结果表明，所提方法可精确提取关键点，使得标定外参的平均误差相比现有的外参标定方法更低，提高了标定外参的精度。

近年来对非合作目标的重建需求越来越高。现有的将激光与相机结合的视觉系统大都是结合相机与激光测距仪，这样的视觉系统不仅应用不方便，而且成本偏高。因此，提出了一种新的视觉系统，采用一个简单的单点激光替换激光测距仪。这种视觉系统也能对目标激光点进行高精度的三维重建，但普通激光相对于激光测距仪的成本要降低很多。并且，提出了一种能够有效标定相机与简单单点激光之间外参的方法，首先获取相机坐标系下激光的方向和坐标，然后通过标定算法求出激光相机系统的外参，之后演示了如何用标定好的激光相机系统进行三维重建获取目标激光点的三维坐标。实验结果表明，用该方法重建出的目标点三维坐标精度较高，其重建精度与基于激光测距仪的视觉系统相当。

基于多激光雷达的车载三维重建系统在工作时需要对激光雷达的外参数 (包括三个旋转参数和三个平移参数 )进行标定。针对激光雷达外参数的标定问题，根据激光雷达扫描点不可见、单线式扫描等工作特点，以基于空间向量的三维坐标系转换模型为基础，提出了一种采用三面靶标的激光雷达外参数标定方法，对靶标进行三维重建，利用随机采样一致性 (RANSAC)算法进行平面分割和同名向量的提取，采用坐标系转换模型对标定参数求解，实现了激光雷达外参数的标定，并结合仿真结果以及标定前后多激光雷达系统三维重建结果对方法的有效性及精度进行了评估和验证。