针对无人车（UGV）自主跟随目标车辆检测过程中需要对激光雷达（LiDAR）数据和摄像机图像进行信息融合的问题，提出了一种基于梯形棋盘格标定板对激光雷达和摄像机进行联合标定的方法。首先，利用激光雷达在梯形标定板上的扫描信息，获取激光雷达安装的俯仰角和安装高度；然后，通过梯形标定板上的黑白棋盘格标定出摄像机相对于车体的外参数；其次，结合激光雷达数据点与图像像素坐标之间的对应关系，对两个传感器进行联合标定；最后，综合激光雷达和摄像机的标定结果，对激光雷达数据和摄像机图像进行了像素级的数据融合。该方法只要让梯形标定板放置在车体前方，采集一次图像和激光雷达数据就可以满足整个标定过程，实现两种类型传感器的标定。实验结果表明，该标定方法的平均位置偏差为3.5691 pixel，折算精度为13 μm，标定精度高。同时从激光雷达数据和视觉图像融合的效果来看，所提方法有效地完成激光雷达与摄像机的空间对准，融合效果好，对运动中的物体体现出了强鲁棒性。

在基于单目视觉的智能车自主导航系统中，摄像机标定是智能车实现安全准确视觉导航的前提和关键。研究摄像机理想模型和实际模型，提出一种改进的标定方法。结合线性模型和非线性模型的优点，在求解摄像机内外参数的过程中，先采用线性模型标定摄像机的一部分参数，进一步考虑简化畸变模型，将非线性方程组转化为线性方程组迭代求解，最终获得摄像机全部参数。该方法既保证了标定精度，又简化了复杂的摄像机实际模型。实验结果表明该方法能满足视觉导航要求。