自动驾驶-多传感器标定基础

纯算法教程几乎都跳过这块——因为公开数据集已经标好了，直接读参数就行。 但在车企，标定是实打实的岗位职责：新车型要标、传感器换了要标、 用久了漂移了还要重标。

更现实的是：面试聊 BEV 感知，追问两句必然到标定—— "外参不准会怎样"、"怎么发现标定漂了"。答不上来，前面讲得再好也会露怯。

坐标系陷阱（本节最大的坑）

CARLA 基于 Unreal Engine，用的是 左手系，而计算机视觉标准用右手系。 直接拿 CARLA 的坐标去做投影，结果一定是错的。

从 CARLA 相机坐标转到标准相机坐标，需要一次轴重排：

标准相机 X (右)   ←  CARLA Y (右)
标准相机 Y (下)   ←  CARLA -Z (上取负 = 下)
标准相机 Z (深度) ←  CARLA X (前)

写成矩阵:
        ┌  0   1   0 ┐
M =     │  0   0  -1 │        P_std = M · P_carla
        └  1   0   0 ┘

忘了这一步的典型现象：投影出来的点全部堆在一条线上、 或者深度全是负的、或者图像上下颠倒。如果你的投影结果诡异，先查这里。

为者常成，行者常至