科研案例MARSCalib：一个“小球”破解野外机械人

　　正在从动驾驶、探测、农业巡检等实正在户外场景中，多模态传感器（如 LiDAR 取相机）的外参标定（即确定两者之间的空间变换关系）至关主要。然而，就面对两大现实挑和：保守标定依赖棋盘格、平面板等布局化方针——但正在野外，它们要么太以照顾，要么极易被遮挡或损坏。更环节的是，现无方法几乎从未同时考虑“方针损坏”和“传感器退化”的双沉干扰。实现了面向实正在世界的全从动外参标定。相机端：连系 SAM（Segment Anything Model） 取 Canny 边缘检测，从动定位区域，并通过椭圆迭代批改消弭污染影响；出格值得留意的是：正在 Livox Avia（非反复扫描 LiDAR）上，MARSCalib 仍然连结高精度，证明其对不法则点云分布具有强顺应能力。通过放弃对“完满标定板”的依赖，转而拥抱简单、鲁棒、可容错的物理方针取智能策略，该工做为将来持久自从机械人系统供给了环节根本设备。