在视觉惯性定位系统中，传感器位姿关系的标定对于实现精确空间定位至关重要，针对现有标定方法对多传感器系统缺乏集成性、标定精度受限等问题，提出了一种视觉惯性系统位姿高精度一体化标定方法。通过精密三轴转台提供角度基准，基于重力矢量不变性和匀速圆周运动下向心加速度数值的一致性求解惯性测量单元（IMU）与转台之间的外参，利用转台构建控制场为相机标定提供空间角度约束，联合优化求解无重叠视场多相机内外参。仿真和实验结果表明，该方法具有较高的标定精度和稳定性，在多相机IMU系统组合定位测试中，与经典标定方法Kalibr相比，本文方法系统运动轨迹拟合轴线的角度偏差降低40.32%，距离偏差降低18.93%，可满足高精度视觉惯性定位系统的标定需求。

针对现有的非重叠视场多相机系统标定方法复杂的问题,提出了一种基于空间约束的非重叠视场相机精确标定方法。将多个小靶标分布在各自相机的视场中,拼接成大的标定平面,采用大视场相机对固连靶标进行平面测量,求得标定板之间的位置关系,作为相机之间的关**数;通过非重叠视场相机分别获取视场区域中的小靶标,依据空间约束条件,构建相机之间的重投影误差函数,采用Levenberg-Marquardt算法进行非线性优化,获取优化后的非重叠视场相机之间的转换矩阵。实验结果表明,所提出的全局标定方法在X轴和Y轴方向上的重投影误差分别为0.33 mm和0.57 mm,具有较高的精度和稳定性,可以实现非重叠视场相机的精确标定。

在多相机组合测量应用场景中, 各相机之间常常存在没有重叠视场的特殊情况, 该条件下多相机组安装关系的标定极具挑战性。针对传统基于全站仪的标定方法过于繁琐的缺点, 基于机器人领域里手眼标定与多相机组安装关系标定的等价关系, 给出了求解多相机组安装关系的基础方程, 推导了利用四元数描述旋转矩阵下基础方程的解算步骤, 提出了一种基于手眼标定的无重叠视场多相机组标定方法。实验结果表明, 与传统标定方法相比, 该方法在不降低测量精度的前提下, 无需其他测量传感器的辅助, 极大减少了人工作业量, 操作更加简单灵活, 工作效率更高。