PJLab-ADG传感器标定项目：相机到车辆坐标系的姿态标定技术解析-优快云博客

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PJLab-ADG传感器标定项目：相机到车辆坐标系的姿态标定技术解析

SensorsCalibration OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SensorsCalibration

前言

在自动驾驶和智能交通系统中，准确获取相机相对于车辆坐标系的姿态（旋转矩阵）是至关重要的基础工作。PJLab-ADG传感器标定项目中的Camera2Car模块提供了两种实用的标定方法：基于深度学习的自动标定和交互式手动标定。本文将深入解析这两种技术的原理与实现。

自动标定技术

基本原理

自动标定方法采用了先进的计算机视觉技术，通过检测图像中的消失点和水平线来计算相机姿态。其核心思想是：

消失点检测：识别图像中平行线在透视投影下的交汇点
水平线检测：确定图像中水平线的角度和位置
姿态计算：根据消失点和水平线信息推导相机相对于地面的旋转矩阵

技术实现

项目采用了基于CTRL-C（Camera calibration TRansformer with Line-Classification）的改进网络架构，该网络能够：

处理单幅图像输入
同时预测消失点和水平线位置
适应不同场景条件下的标定需求

环境配置

建议使用conda创建独立环境：

conda create -n ctrlc
conda activate ctrlc
conda install -c pytorch torchvision
pip install -r requirements.txt

数据集准备

项目团队专门为KITTI数据集标注了消失点和水平线数据，这些标注数据对于训练和测试模型至关重要。数据集包含丰富的道路场景，能够覆盖多种驾驶环境。

模型训练

支持单GPU和多GPU训练模式：

# 单GPU训练
python train.py --config-file config-files/ctrlc.yaml

# 多GPU训练（示例使用4个GPU）
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --use_env train.py --config-file config-files/ctrlc.yaml

标定流程

使用预训练模型或自行训练模型
对目标图像进行推理，获取消失点和水平线
通过vphl2R.py脚本将几何特征转换为旋转矩阵

标定命令示例：

python test_img_calib.py --config-file config-files/ctrl.yaml --opts MODE test DATASET_DIR ./pic/

注意事项：

建议使用直线行驶场景的图像
必须根据实际相机修改内参矩阵
对于新场景可能需要重新训练模型

手动标定技术

系统要求

手动标定工具需要以下依赖库：

OpenCV 3.4：用于图像处理和显示
Eigen 3：矩阵运算库
PCL 1.9：点云处理库
Pangolin 0.6：轻量级OpenGL可视化工具

编译与安装

mkdir -p build && cd build
cmake .. && make

使用指南

启动标定工具：

./bin/run_camera2car <图像路径> <相机内参JSON文件>

标定面板提供直观的交互界面，用户可以：

通过滑块调整X、Y、Z三个旋转角度
实时观察图像重投影效果
确保消失点位于参考线交叉中心
使水平线与参考水平线平行

完成调整后，关闭窗口或点击保存按钮即可将旋转矩阵保存到文件。

技术对比与选择建议

| 特性 | 自动标定 | 手动标定 | |------|---------|---------| | 精度 | 依赖模型质量 | 依赖操作者经验 | | 速度 | 快速（秒级） | 较慢（分钟级） | | 适用场景 | 批量处理、在线标定 | 关键场景验证、调试 | | 硬件要求 | 需要GPU加速 | CPU即可 | | 适应性 | 需要场景匹配训练 | 通用性更强 |

建议：对于大规模部署，推荐使用自动标定方法；对于关键验证或特殊场景，建议结合手动标定进行双重确认。