工业机械臂在多工位作业时通常需要具有远近视距的双目视觉系统,用于全局目标定位和局域精确测量。由于具有远近视距的两目相机缺乏公共视场,无法由传统双目立体视觉标定内外参数,提出了一种基于点阵编码元和多视图几何的标定技术。首先为具有远近视距的两目系统制作与之视场大小匹配的两种尺寸的点阵编码元标定板,提出了一种基于灰度梯度的亚像素边缘定位方法以提高椭圆中心定位精度,并改进了点阵编码元的解码算法用于图像特征的稳健匹配。再利用不同视角下编码元的高精度中心像素坐标和图像间编码元的对应关系,通过多视图几何解算出两目相机的内参数和相对各自标定板的转换矩阵。然后由转换矩阵构造AX=ZB手眼标定方程形式,求解方程式中的X即可得到两目相机间的外参数。最后分析了两类优化方法对标定误差的抑制情况。实验结果表明,经优化后标定精度得到提高,角度误差为0.05°,位置误差为0.36 mm。

针对无人车三维激光雷达与全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统安装位置关系难以准确测量及相对转角无法直接测量的问题,提出一种基于多对点云同时匹配迭代生成外参数的方法。首先选择车辆直线往返行驶中位置相近、方向相反的激光雷达点云对进行匹配;然后设定参数区域中心、初始步长及步数,遍历参数组合,寻找目标函数最小时的外参数组合并更新为最优迭代区域中心;最后不断缩减步长,直到得到满足精度要求的最优外参数。实验采集了两段环境不同的数据,分别采用较优和较差的参数初始迭代中心以及不同步数进行标定。结果表明,所提方法用时短,对于非理想参数初值也能够得到较好的标定结果,而且标定方法简单,无需专门的标定物即可达到需求的标定精度。

视觉传感器的外参标定旨在建立视觉坐标系与外部标准坐标系之间的关系。设计了视觉测量合作靶球以实现视觉测量与仪器测量之间的合作测量。通过将视觉测量合作靶球与激光跟踪仪靶镜相互替换获取公共点在视觉坐标系和外部标准坐标系下的坐标,并利用公共点在两坐标系下的坐标对目标函数进行非线性优化,获得视觉传感器外参数最优解。视觉测量合作靶球的设计将靶标、光源和球形外壳相融合,以满足与跟踪仪合作靶镜的互换性和球心可测的需求。对外参标定过程中的误差传递进行了分析,并通过仿真优化标定精度,以及实验验证该标定方法的精度。结果表明,该方法的外参标定精度可达到0.036 mm,能够实现直接、灵活、高精度的公共点数据获取。

针对机器人视觉系统外参数标定的问题，提出了基于单目视觉ORB-SLAM的差分GPS辅助相机外参数标定方法。分析了单目视觉ORB-SLAM和GPS(Global Position System)定位数据之间的相似关系，建立了相机外参数标定的非线性最小二乘模型。基于随机采样一致性(RANSAC)，通过三点法求得模型的初始解。设计了Levenberg-Marquardt(LM)迭代算法求解出最优解，从而得到了最优的相机相对位置和姿态参数。最后，对提出的方法进行仿真和跑车试验验证。结果表明: 在试验半径为50 m时，所设计标定方法的姿态标定精度可达0.1°，位置标定精度可达0.2％。该方法标定过程简单实用，不需要外界环境的先验信息和人工干预，具有很高的精度和显著的应用价值。

在多相机组合测量应用场景中, 各相机之间常常存在没有重叠视场的特殊情况, 该条件下多相机组安装关系的标定极具挑战性。针对传统基于全站仪的标定方法过于繁琐的缺点, 基于机器人领域里手眼标定与多相机组安装关系标定的等价关系, 给出了求解多相机组安装关系的基础方程, 推导了利用四元数描述旋转矩阵下基础方程的解算步骤, 提出了一种基于手眼标定的无重叠视场多相机组标定方法。实验结果表明, 与传统标定方法相比, 该方法在不降低测量精度的前提下, 无需其他测量传感器的辅助, 极大减少了人工作业量, 操作更加简单灵活, 工作效率更高。

测绘相机几何标定在航空测绘中具有重要作用。具有测绘功能的相机在使用前 必须经过标定。分析了测绘相机几何标定的基本原理和方法，然后对精密测角算法、改进精 密测角算法、三维试验场标定法、张正友标定法、径向排列约束(Radial Alignment Constraint, RAC)标定法以及自标定方法进行了具体分析，并 给出了各种标定方法的精度对比及评价分析，从而为处于不同环境条件下的航空测绘相机的几何标定提供参考。