四川
简单来说，摄像头标定就像为无人驾驶的“眼睛”做“视力校准”——通过技术手段修正摄像头自身的硬件偏差（如镜头变形，即内参）与安装偏差（如角度歪斜，即外参），使图像数据能精准对应真实世界，避免“看走眼”。
摄像头不是“完美眼睛”——出厂有光学畸变，装车有安装偏差，长期使用还可能移位，其“天然缺陷”（需要内参标定）和“安装偏差”（需要外参标定）会直接放大感知误差，导致摄像头“看到的画面”和“真实世界”脱节。
内参标定
摄像头的焦距、光学中心、畸变系数等会导致图像和现实之间的偏差，内参标定就是用算法计算出这些偏差的具体数值，再反向修正图像数据，把“拍弯的车道线拉直”、把“倾斜镜头的视角调正”，确保图像不扭曲、不变形。标定过程通常是通过拍摄一个已知几何图案的标定板（比如棋盘格），让算法根据图像中图案的变形情况，反向计算出上述所有参数。
（图：光学畸变效果示意）
外参标定
外参标定的核心目的，是确定摄像头在车辆坐标系中的位置（如安装高度、与车头距离）和朝向（如俯仰角、偏航角），从而将摄像头感知的图像信息准确转换为车辆所在真实世界中的物理信息。
若外参标定不准确，视觉感知系统将失去空间参考，导致距离误判、车道识别偏差、多传感器融合失败等问题。
精准的摄像头标定是确保自动驾驶系统安全可靠的基础。然而，无论是内参标定所需的精密标定板，还是外参标定中复杂的空间坐标转换，都对标定设备的精确性、稳定性和效率提出了极高要求。
在这一关键环节，深瑞视高精度车载相机模组标定设备提供了值得信赖的行业解决方案：其创新的特殊结构标靶设计，使其标定精度达到国际领先水平，专为满足自动驾驶领域严苛的标定需求而生。
可确保自动驾驶的“眼睛”看得更准、更稳，将感知误差降至最低，从而为决策与控制层提供真实、可靠的数据基石，筑牢行车安全的第一道防线。
总之，对无人驾驶而言，“看得清”只是第一步，“看得准”才是安全的关键，而标定，就是实现“看得准”的最后一道防线。*
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