4. 传感器标定基础

在智能驾驶系统中，传感器标定的本质是建立“观测—车辆—世界”之间的数学映射。摄像头给出像素坐标，毫米波雷达给出距离与角度，激光雷达给出三维点云，IMU给出角速度与加速度，GNSS给出经纬高。若没有统一的内外参和坐标系定义，融合结果就会出现目标错位、车道线漂移、定位跳变等量产问题。本节从坐标系定义出发，梳理五类传感器的内外参标定原理与工程要点。

一、坐标系定义：标定的共同语言

量产标定通常涉及以下坐标系：

• 世界坐标系（W）：常用UTM或局部ENU，用于全局定位与地图匹配。
• 车辆坐标系（V）：原点在后轴中心或质心，x向前、y向左、z向上，是融合输出的基准。
• 传感器坐标系（S）：各传感器自身原点与轴向，如摄像头光学中心、雷达天线相位中心、激光雷达旋转中心、IMU测量中心、GNSS天线相位中心。
• 图像坐标系（I）：像素坐标(u,v)与归一化平面坐标(x/z, y/z)。

外参描述传感器坐标系到车辆坐标系的刚体变换，包含旋转矩阵R和平移向量t；内参描述传感器内部投影或测量模型，如摄像头焦距、主点、畸变系数，雷达距离偏差、角度偏差，激光雷达内部光束角度与距离偏移，IMU零偏与标度因数，GNSS天线相位中心偏移。标定的目标就是让所有观测在同一车辆坐标系下可比较、可融合。

二、五类传感器的内外参标定原理

摄像头的内参标定通常使用棋盘格或圆点靶标，通过多视角拍摄，利用张正友标定法求解焦距、主点和畸变系数。外参标定则通过已知靶标在车辆坐标系中的位置，求解相机到车辆系的R、t。量产中常用车道线、地面标志或专用标定间完成。

毫米波雷达的内参包括距离偏差、角度偏差和速度偏差，通常在微波暗室或转台测试中获取。外参标定关注安装俯仰角、横摆角和横向偏移，常用直线护栏、角反射器或与激光雷达对齐的方法求解。雷达对金属敏感，标定场地需避免多径反射。

激光雷达的内参包括各激光束的垂直角、水平角、距离偏移和内部时间延迟，出厂前由厂家标定。外参标定通过特征匹配实现，如地面平面拟合求俯仰和高度，墙面拟合求横摆，或与高精度地图对齐。多激光雷达之间还需完成外参联合标定。

IMU的内参包括零偏、标度因数和非正交误差，通常采用六面法或转台法标定。外参标定确定IMU在车辆坐标系中的安装姿态和位置，常与GNSS组合，通过车辆运动激励和滤波估计完成。

GNSS的内参主要是天线相位中心偏移，外参是天线到车辆后轴中心的杆臂。杆臂误差会直接引入定位跳变，量产中常用RTK固定解下的静态或动态观测求解。

三、标定流程与工程参数

典型量产标定流程如下：

1. 准备标定场地与靶标，确认光照、温度、电磁环境满足要求。
2. 采集多传感器同步数据，记录车辆位姿与时间戳。
3. 分别求解内参，固定内参后求解外参。
4. 使用重投影误差、点云重合度、定位残差等指标评估。
5. 将标定结果写入车辆配置文件，并进行在线验证。

以下是一个标定参数配置示例：

camera:
  fx: 1250.3
  fy: 1248.7
  cx: 960.5
  cy: 540.2
  distortion: [k1, k2, p1, p2, k3]
  extrinsic:
    R: [r11, r12, r13, r21, r22, r23, r31, r32, r33]
    t: [tx, ty, tz]

lidar:
  extrinsic:
    R: [...]
    t: [...]
  ground_plane: [a, b, c, d]

imu:
  bias_acc: [bax, bay, baz]
  bias_gyro: [bgx, bgy, bgz]
  extrinsic:
    R: [...]
    t: [...]

gnss:
  lever_arm: [lx, ly, lz]
  phase_center_offset: [px, py, pz]

四、常见误区与复盘

五、标定检查清单

传感器标定不是一次性工作，而是贯穿研发、量产和售后的持续过程。只有把坐标系定义、内外参模型、标定流程和验证指标统一起来，才能为后续的多传感器融合、定位和规控提供可靠输入。