我在一个足球（足球）机器人与本教程。我的机器有2个摄像头，而地面Map有6个点可识别的目标前面。
x1c 0d1x我在做什么：
1.拍摄照片并获得内在参数（焦距、失真）;
1.移动时，找到点并使用solvePnP获取[R| T];
1.使用projectPoints获取其真实的坐标。
正如我所尝试的，（在棋盘的6*9内角）10点工作正常，但只有5我得到了非常糟糕的结果（甚至没有考虑当视力不好或当球阻挡其视野）.
我在考虑预先设定好的[R]|（一个良好的视野），在移动的时候，利用它的旧[R]。|T]（作为初始近似值）以帮助获得更好的[R]|但过了一段时间，作为[R]| T]变得不太准确，我不太可能得到近似值。价值。
另一个解决方案是，尝试使用这些线来生成[R|例如，在检测到线的一组点之后，将其与x=0或y=0…并使用它们来计算[R|这可能会产生更好的结果。有办法做到这一点吗？
还是我搞错了？任何想法或帮助都是赞赏！
1条答案
按热度按时间mm5n2pyu1#
我想贡献一下，但我有一些关于设置的问题：
现在，假设我在项目 i. 上做的假设，首先尝试独立地对每个相机进行相机校准，以获得透镜和切向失真参数。在从运动重新校准时，您希望将其固定。使用线似乎更可行，因为它们可能对阻塞具有鲁棒性。
我想把这作为评论，但我没有足够的信用。