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最近在不少商场、园区的巡逻队伍里，多了个新面孔宇树Go2四足机器人。

这小家伙四条腿跑得稳当，遇到障碍物还能灵活绕开，全靠它脑袋上那双“眼睛”。

不过你可能不知道，这双“眼睛”上岗前得先“验光配镜”，也就是相机标定。

没有这一步，它看到的世界可能是歪的，搞不好还会踩空摔跤。

今天咱们就来聊聊，宇树Go2的“视力矫正术”到底是怎么回事。

Go2的“眼睛”和“帮手”们

宇树Go2身上可不是只有摄像头这一个“感知器官”，它更像个行走的传感器堡垒。

除了负责“看”的相机，还有测距离的雷达，感知身体姿势的IMU惯性测量单元。

这些“帮手”各有分工，相机捕捉颜色、形状这些细节，雷达算清障碍物离多远，IMU则时刻报告“我现在是站着还是歪着”。

但问题来了，这些传感器要是各说各话，机器人可就懵了。

比如相机看到前方有个箱子，雷达却说“没东西啊”，或者两者数据对不上，箱子实际在3米外，雷达非说5米，这就是没标定好的锅它们没统一“语言”，不知道看到的是不是同一个东西。

在这些“感知器官”里，相机算是“主力”。

人类80%的信息靠眼睛，机器人也差不多。

但摄像头这东西，刚出厂时就像没调焦的相机，拍出来的直线可能是弯的，近大远小的比例也不准，说白了就是“会撒谎的眼睛”。

相机标定，就是给它“调焦”“验光”，让看到的画面老老实实反映真实世界。

光有好硬件还不够，“眼睛”的参数得调准了才行，这就涉及到内参和外参两个关键数据。

内参外参如何让画面不“撒谎”

先说说内参，这相当于相机的“出厂参数”。

宇树Go2用的是120°超广角镜头，视野宽是宽，但边缘容易变形直线拍成曲线，这叫畸变。

内参矩阵里的焦距、主点、畸变系数，就是用来修正这些变形的。

就像给相机戴了副“散光眼镜”，把歪的画面扳正，外参则是解决“位置问题”。

相机装在机器人脑袋上，和雷达、IMU的位置肯定不一样，外参矩阵里的旋转矩阵和平移向量，就是告诉机器人“相机看到的这个点，在雷达坐标系里在哪儿”。

相当于给所有传感器画了张“地图”，让它们知道彼此看到的是同一个位置。

内参管“画面准不准”，外参管“位置对不对”，缺一不可。

没有内参，画面是歪的，没有外参，不同传感器数据对不上。

只有两者都校准了，机器人才能把2D照片转换成准确的3D空间坐标，知道“前面3米有个50厘米高的台阶，我得迈过去”。

参数都弄明白了，怎么校准呢？这就得靠张氏标定法这个“验光师”出场了。

张氏标定法是浙江大学张正友博士提出的，现在成了机器人视觉标定的“标准操作”。

具体咋做，工程师会拿一块黑白棋盘格板，从不同角度给相机拍10到20张照片。

棋盘格的角点位置是已知的，通过对比照片里的角点和实际位置，反推出相机的内参和外参。

这过程有点像我们测视力时看视力表医生根据你说的“E朝哪个方向”来调整镜片度数，张氏标定法就是根据棋盘格照片里的“偏差”来调整相机参数。

标定精度直接影响机器人的“脚下功夫”，要是差1度，拍出来的画面在3米外可能就偏差几厘米，机器人往前走就可能踏空。

标定之后就不一样了，Go2能准确判断台阶高度、障碍物距离，在巡逻时避开撞击，走得又稳又安全。

说到底，宇树Go2能当巡逻搭档，相机标定是关键一步。

从传感器硬件搭配，到内参外参的精准校准，再到张氏标定法的细致计算，每一环都让它的“眼睛”更尖。

未来随着技术发展，说不定还能实现动态标定就像人眼一样边走边调，不管环境怎么变，都能看清世界，到那时候，四足机器人能干的活可就更多了，咱们就等着瞧吧。

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