多传感器标定不得不聊的20种标定方案（Lidar/Radar/Camera/IMU等）_多传感器标定算法

经常听到同事抱怨实车上标定参数又出问题了，跑出来的结果可视化对不上，又浪费了半天时间。尤其是涉及多个传感器，标定更加是个高难度技术活，无论是机器人厂、主机厂还是Tier1、Tier2等，都对标定非常重视，标定效果将会直接影响下游感知、定位融合的应用！

传感器是自动驾驶系统能够感知周围环境的决定性因素，它们是自动驾驶系统能够准确定位的前提。装车后，需要进行传感器标定来消除安装误差，从而确保传感器数据准确无误。正确的传感器标定对于自动驾驶系统运行是至关重要的，它既可以为后续的建图、定位、感知和控制打下坚实的基础，也可以影响车辆的行驶状态。此外，传感器标定的精度也直接影响传感器的使用上限精度，因此，正确的传感器标定是自动驾驶系统稳定运行的关键所在。传感器标定是自动驾驶的基本需求，在自动驾驶和机器人系统中有着丰富的实际应用，最近越来越多标定的相关论文出现在顶会和期刊中，对于学术研究也是一个非常热的方向。

然而，目前还没有一个系统讲解多传感器标定的课程，许多小伙伴不知道怎么提升标定精度？多传感器之间的位姿解算也一头雾水。我们和多家自动驾驶公司的多传感器标定算法人员进行了沟通，认真打造了一个系统的课程学习计划，并由行业专家领衔讲解，将从多个方面给大家系统性的讲解不同场景下的标定算法：

多传感器手动&自动标定算法: 可以用于个人研究者&自动驾驶公司

产线标定&标定间标定: 可以用于车企进行量产标定

多传感器在线标定: 每隔一定的时间用户可以进行传感器在线标定

课程大纲

针对工业界和学术界对多传感器标定所需的技能和实战要求，我们制定了深入浅出的理论+非常丰富的实战类课程大纲，针对相机内参标定、标定精度优化、传感器到车体标定、多传感器之间离线标定/在线标定、鱼眼与环视相机标定等20+标定方案展开了算法讲解与代码实现，适合感知、标定等算法工程人员从0到1的学习，让大家循序渐进，学完课程后能够掌握不同传感器的标定方法及优化策略。

主讲老师

路飞，自动驾驶之心前沿技术研究团队成员，曾在头部自动驾驶公司工作多年，有多年的自动驾驶算法研发和项目交付经验。在IROS，ICRA，RA-L，SIGGRAPH，TVCG等机器人、计算机图形学领域发表多篇论文，在自动驾驶传感器标定、SLAM、模型优化方面有着丰富的研究和项目交付经验。

本课程适合人群

1. 自动驾驶多传感器感知、标定相关研究方向的本科/硕士/博士；

2. 自动驾驶多传感器（2D/3D）感知、标定相关算法工程人员；

3. 想要转入自动驾驶方向，并希望能够深入多传感器标定算法的小伙伴；

本课程需要具备的基础

1. 具有一定的C++或python基础，熟悉深度学习常用的一些基础算法；

2. 对自动驾驶中的多传感器的应用有一定了解；

3. 一定的高等数学、线性代数、矩阵理论基础；

学后收获

1. 对多传感器标定所有主流方案有着深入理解，在产线、离线、在线标定中精度能达到量产级别；

2. 学习到自动驾驶多传感器标定的算法，从根本上学会如何进行手动和自动标定；

3. 能够精通常用多传感器标定算法，理论实践并重，无论是学术界抑或工业界都能直接复用；

4. 学完本课程能够达到2年左右的自动驾驶标定工程师水平；

5. 能够结识许多行业从业人员与学习合作伙伴！

开课时间与学习方式

2023年6月5日正式开始学习之路，历经两个月，离线视频授课。主讲老师在微信学习群内答疑，对课程中的算法、代码、环境配置等问题一一解惑！

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