1.标定算法
2.标定误差
2.1相关定义
A 设计外参: 车型设计中,规定的相机装配外参, 一般从车厂数据模型中得到
B 实际外参: 相机安装后的实际外参
C 标定输出的外参: 标定算法输出的外参, 需要非常接近实际外参
D 超差阈值:算法判定,标定输出的外参与设计外参之间的差超过阈值,认定安装存在问题,需要返工或者维修.
2.2 外参工装误差
摄像头在产线安装时由于安装工艺,机械结构不精确、固定不牢固等原因造成的外参误差。
工装误差是实际外参与设计外参之间的误差.
工装误差如果在设计允许的误差范围内, 且后续外参标定准确,并不会影响到后续功能的运行.
根据已有经验2022,车厂一般可以把角度控制在1°以内.一般规定的超差阈值为3°.
超差阈值控制的是安装的极值, 工厂需要以比超差阈值低很多的指标控制安装工艺.
2.3 外参标定误差
是指标定算法输出的外参与实际外参之间的差。
根据已有经验2023,当前hobot 基于标靶方案和在线方案的标定精度在<0.3°量级,具体精度取决于传感器以及标定方式, 标定依赖环境.
2.4算法容忍的外参误差
由于视觉感知算法,是基于采集车数据标注及训练的.虽然会有一定的加偏策略实现数据增强, 但训练出来的算法对相机安装角度变化的泛化能力有限,故实际量产车的相机外参与训练时的外参不能有太大的差别.
2.5 标定算法矫正能力
标定算法能够容忍的外参实际值与外参设计值标定的初始值之间的误差是有限的, 标定算法只能在容忍的误差范围内完成标定, 这个容忍度需要略大于系统设计的外参工装误差.