针对TASI两步法相机标定过程无法求解相机主点位置的问题，引入灭点几何约束进行改进，推导并建立了平面格网上两组正交直线透视投影形成的双灭点与相机内参数以及TASI两步法相机标定过程参数间的严格数学关系，详细阐述了综合运用双灭点与径向准直约束计算相机内参数的迭代过程，并以此为基础，给出了相机外方位参数以及径向畸变参数的求解步骤。实验结果验证了该改进方法的有效性。

以待标定鱼眼相机近似垂直棋盘格获取的单张影像为对象, 综合利用多种几何约束分阶段求解鱼眼相机参数初值并进行全局优化：利用鱼眼图像轮廓对称性计算得到准确的相机主点位置(u0,v0), 并通过轮廓外接矩形扫描搜索巧妙回避了黑色背景下的轮廓点检测困难; 精确拟合棋盘格两组互相垂直平行直线在鱼眼图像上投影椭圆, 计算椭圆交点并将其反投影到单位球面获得平行直线灭点, 根据灭点方向正交约束得到相机等效焦距初值(fx,fy)及旋转矩阵角度初值; 利用径向对准约束及棋盘格角点信息先线性求解平移矢量(tx,ty)初值, 进而建立一元二次方程求解平移矢量tz初值, 最后通过最小化棋盘格角点重投影误差对除主点外的全部相机参数进行全局优化, 并利用优化参数对鱼眼图像实施立方盒展开纠正。对海康威视两种型号(视野范围不同)定焦鱼眼相机的标定及其影像纠正试验结果表明, 本文方法重投影均方根误差(RMSE)小于1/3 pixel, 标定参数对鱼眼图像不同区域的平面透视纠正效果总体上较稳健, 中心区域纠正效果略优于边缘处, 纠正影像上棋盘格角点直线拟合RMSE均小于0.7 pixel, 效果明显优于网上标定工具箱结果,

CAN Calibration Protocol 或CCP在欧洲已经被广泛接受，在美国的汽车电子领域也在发动机标定领域上得到扩展。然而，CCP并不局限于标定，它具有很多通用的目标和特性，如：flash编程功能，使其在模块开发应用上有用武之地。CCP用户可以访问在线测量数据和标定模块，因此软件开发可以不局限在实验室环境，而可以在车载测量中进行。

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该课程主要是介绍了各个传感器（如相机，IMU，激光雷达和毫米波雷达等）的基础知识，以及它们之间的对比，如何将它们进行同步（如联合标定，空间同步等）和融合（如信息融合）。同时还包含ubuntu系统下的环境配置教程，如何搭建多传感器融合所需要的环境，点云去畸变以及对其问题，多相机的同步融合实战，相机与IMU的同步实战，相机与激光雷达的同步实战，激光与IMU的同步实战，相机与IMU的融合实战，LIDAR-RADAR的融合实战。该课程适用于刚入门视觉slam的小白，对了解自动驾驶中的感知模块具有比较大的帮助，它几乎涵盖了多传感器融合课程的全部算法和内容。毕业设计研究方向是多传感器融合的小伙伴可以看一下该课程，对完成毕业论文有一个很好的促进作用。

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参加的一个新能源汽车国际会议，里面有个专家讲的挺好的。厚着脸要来了pdf文档

里程计标定源码，采用直接线性标定

罗超讲的机械手视觉标定课程，描述了标定的原理和方法以及过程

针对相机标定结果易受外界因素干扰的问题，为了提高标定准确度，利用已有的摄像机针孔成像模型，采用自适应角点检测算法提取靶标图像中的特征点，标定结果以重投影横纵像素误差的平均值作为性能指标，对均匀光源的照度、标定图片数量以及标定靶标上棋盘格尺寸3个影响因子做了相应的分组对比实验。研究结果表明，选择亮度高的光源提升标定准确度达到38%以上；特征点数目156个时，仅需18张～22张标定图片；相对较小的棋盘格尺寸可以使得标定准确度提高50%。以上结果充分说明了光源、图片数量和棋盘格尺寸对于提高相机标定准确度具有重要