第二章 坐标系及其转换（车道线感知）

Question

如题所述

Answer 1

自动驾驶技术中的坐标转换是关键，本文重点聚焦于车道线感知中的坐标系统理解。首先，理解自车到相机的刚体转换（外参）、相机到图像的内参以及像平面上的像素单位转换，难点在于图像畸变的处理。视觉系统涉及四种坐标系：像素平面、图像、相机和世界坐标，通过相机标定解决坐标定位问题，坐标系转换主要依赖齐次坐标的表示。

摄像机将三维世界压缩至二维图像，感知算法依赖于这些坐标。摄像机坐标系以镜头中心为原点，与图像坐标一致，而像平面坐标则是摄像机坐标系的平移，用于三维到二维映射的量化描述。世界坐标根据需要表示物体位置，自车坐标则以车辆后轴中心为基准，随车辆运动变化。

Lidar坐标系则主要应用于3D环境感知，每个传感器都有其独特的坐标定义。自车坐标系与世界坐标间的关系需要通过标定和定位获取，通过4x4齐次坐标矩阵描述转换。坐标转换涉及透视投影、伸缩和平移，但要从图像像素到三维世界，需要额外的深度信息。

总结来说，本文详细梳理了自动驾驶中各个坐标系的定义、关系以及转换过程，尤其强调了像素坐标与世界坐标之间的关键性转换步骤。