学习（１）Kalibr多相机校准　视觉惯性校准校准（相机-IMU）滚动快门相机校准

Posted 2021-10-11 MKT-porter

无目标非重叠立体相机校准

【中文标题】无目标非重叠立体相机校准

【英文标题】：Targetless non-overlapping stereo camera calibration

【发布时间】：2021-12-30 04:42:38

【问题描述】：

可以使用 OpenCV 中的特征匹配器进行重叠无目标立体相机校准，然后使用 8 点或 5 点算法来估计基本/基本矩阵，然后使用这些算法进一步分解旋转和平移矩阵。

如何在没有目标的情况下实现非重叠立体设置？

我们是否可以使用视觉里程计（如 ORB SLAM）来计算两个相机的轨迹（相机将是刚性固定的），然后使用手眼校准来获得外在参数？ 如果是，每个轨迹的变换如何映射到抓手->基础变换和目标->相机变换？ 或者还有其他方法可以应用这个算法吗？

如果不能使用手眼标定，有没有什么建议可以实现无目标非重叠立体相机标定？

【参考方案1】：

手眼校准足以满足您的情况。只需通过运行 ORBSLAM 从每个摄像机获取轨迹。然后，计算每个轨迹上的相对轨迹位姿，并通过 SVD 得到外在的位姿。您可能需要阅读一些论文来了解如何实现这一点。

这有时称为基于运动的校准。

【讨论】：

能否对论文的实施提出一些建议

@SandeepMenon 请参阅我的论文：时空相机-LiDAR 校准：无目标和无结构的方法 C Park, P Moghadam, S Kim, S Sridharan, C Fookes IEEE Robotics and Automation Letters 5 (2), 1556 -1563

这是Camera-LiDAR 对。我看到这里还使用了基于运动的校准，其中相机和激光雷达没有重叠。你有相机相机盒的例子吗？另外，是否可以开源您使用的代码，以便我可以尝试使用针对我的情况的手眼校准方法。谢谢

原理完全一样。只需使用相机轨迹而不是激光雷达轨迹即可。