㈠ 進行2D-3D感測器標定的三種演算法
本文探討了用於進行2D-3D感測器外參標定的三種演算法：PnP、P3P與DLT。對這三種方法進行了比較分析，以期為多感測器標定項目提供參考。
PnP演算法主要解決從3D點投影到2D點的運動問題，通過已知的n個3D點及其投影位置來求解camera的pose。P3P是PnP演算法的一種特例，它使用3對點來求解camera的外參，以實現將3D點投影到2D平面。P3P方法在求解時需注意去噪問題，通過RANSC演算法優化結果，提高准確率。此外，使用多對數據進行迭代優化也是P3P演算法的一種改進手段，通過非線性最小二乘誤差最小化問題實現更精確的camera pose估計。
DLT演算法，即直接線性變換，是一種使用6對已知點來估計camera pose的方法，通過線性變換與SVD求解，以實現從2D-3D點對中恢復camera pose。盡管DLT演算法存在一定的缺點，但其在特定場景下仍具有較高的應用價值。
最後，Bundle Adjustment法（BA法）作為一種優化方法，被單獨列為一種演算法，它通過最小化誤差來優化camera pose估計結果，進一步提高標定精度。盡管BA法在標定過程中扮演重要角色，但其缺點也需關注，如計算復雜度較高與優化結果依賴於初始估計值等問題。
綜上所述，PnP、P3P與DLT演算法各有特點與適用場景，在實際標定項目中應根據具體需求與條件靈活選擇與優化。同時，注意克服這些方法在實際應用中可能遇到的挑戰，以實現更准確、可靠的2D-3D感測器外參標定。