激光雷达和双目相机作为无人驾驶领域中重要的环境感知设备,两者之间的外参配准是其联合应用的重要基础,然而两种信息的融合意味着繁琐的校准过程。基于此,提出一种基于特征点对匹配求解的方法,采用两块矩形木板,分别提取双目相机与激光雷达坐标系下的木板边缘3D点云,拟合空间直线求取角点坐标,最后利用Kabsch算法求解配对的特征点之间的坐标转换,利用聚类法去除多次测量结果中的异常值,并求取平均值。通过搭建实验,所提算法可在Nvidia Jetson Tx2嵌入式开发板上实现,获得了准确的配准参数,验证了理论方法的可行性。此配准方法简单易行,可自动完成多次测量,相比于同类方法精度也有所提高。

为了提高激光3D投影校准系统的校准可靠性、获得最佳校准参数, 根据校准系统的基本原理, 提出了一种将激光3D投影观测值求解模型与校准参数求解模型结合的方式, 来建立激光3D投影校准模型的方法.该方法采用两个步骤进行激光3D投影校准系统的校准参数的求解.第一步是通过等距法建立激光3D投影观测值求解模型, 引入模型初值的求解, 这种初值的设计结果避免了该求解模型运用的牛顿迭代法呈现的弊端.第二步通过四元数法建立校准参数求解模型.仿真结果显示, 在H、V上施加服从正态分布的均值为0、标准差σ=0.5″的误差后, 该激光3D投影校准系统求解模型误差RMS在0.3 mm以内, 同时, 采用激光跟踪仪作为对比基准验证了本方法的可靠性及校准精度, 在3 m至5 m的定位空间范围内, 最大误差在0.4 mm以内, 满足激光3D投影系统的投影定位精度.即该校准模型可实现对激光3D投影校准系统校准参数的求解, 且校准精度高, 校准方法收敛速度快, 提高了系统校准工作速率, 为激光投影系统的研制提供了新的算法思路.

椭偏仪是薄膜测量的重要工具。从模拟和实验两方面，描述一种新颖的单波长椭偏仪的校准方法。该方法的基本思路是：如果被测样品的相关信息(折射率n,吸收系数k,厚度d)已知，则可以通过测量光强变化的傅里叶系数，采用最小二乘法原理反演出此时椭偏系统的信息（即校准参数，包括起偏器方位角P，检偏器方位角A，波片起始旋转角Cs，波片位相延迟δ，系统入射角θ0）。利用校准得到的系统参数和测量未知样品得到的光强傅里叶系数，求得未知样品的厚度。该方法具有操作简单、节约成本等优点。分别针对2~6个样品尝试了校准，对该校准方法做了模拟分析。将该方法用于实际测量，考证校准后的测量效果，并做了误差分析,最大误差为0.26 nm。

针对光学系统在实际应用中与载体坐标系协调的问题,将光学系统基准面放置于站心地平坐标系水平面上并摄取星图,对星图处理获取星像坐标,应用天体自动辨识技术和恒星视位置计算技术得到对应天体的赤道坐标,以天顶点为原点建立天球切平面基准坐标系,把星体赤道坐标转化为所对应的基准坐标,利用天顶点切平面与站心地平坐标系的对应关系,将天体基准坐标转换为站心像平面坐标,建立星体站心像平面坐标与星图像平面坐标的标定方程,解算光学系统综合标定参数。实验结果表明：标定精度达到角秒量级,实现光学系统像平面坐标系到载体坐标系的高精度转换。