Kalibr 作為一款面向多傳感器系統(tǒng)的開源標定工具，在計算機視覺與機器人領域中扮演著連接異構傳感器的關鍵角色，其核心價值在于為相機、IMU（慣性測量單元）、激光雷達等多種設備提供統(tǒng)一的標定框架，實現(xiàn)內參、外參及時間同步誤差的高精度求解。在多傳感器融合成為自動駕駛、機器人導航等領域核心技術的背景下，單一傳感器的標定已無法滿足系統(tǒng)需求 —— 例如，視覺與 IMU 的緊耦合 SLAM 系統(tǒng)不僅需要精確的相機內參和畸變系數，還需知曉兩者之間的空間轉換關系（外參）及時間戳偏移，否則融合結果會因傳感器間的時空不一致產生累積誤差。Kalibr 通過模塊化設計與優(yōu)化算法，將復雜的多傳感器標定流程簡化為可復現(xiàn)的標準化步驟，自 2014 年由 ETH Zurich 開源以來，已成為學術研究與工程實踐中多傳感器標定的基準工具，被 VINS-Mono、ORB-SLAM3 等主流 SLAM 系統(tǒng)廣泛采用，其開源特性也推動了標定方法的透明化與標準化。本文將系統(tǒng)闡述 Kalibr 工具箱的技術架構、標定原理、應用場景及局限性，揭示其在多傳感器協(xié)同感知中的核心作用。

Kalibr 的核心功能圍繞 “多模態(tài)傳感器時空校準” 展開，支持多種傳感器組合的標定任務，包括單目 / 雙目相機的內參標定、相機與 IMU 的聯(lián)合標定、多相機系統(tǒng)的外參標定，以及相機與激光雷達的空間對準等，這種靈活性使其能夠適配從消費級機器人到工業(yè)級自動駕駛平臺的多樣化需求。其標定流程的核心在于通過精確設計的靶標與嚴格的數據采集規(guī)范，建立傳感器觀測與物理模型之間的約束關系，再通過非線性優(yōu)化求解最優(yōu)參數。以最常用的相機 - IMU 聯(lián)合標定為例，Kalibr 要求用戶使用特定的棋盤格靶標（如 AprilGrid），該靶標由黑白相間的網格與編碼標志組成，既便于圖像中角點的自動檢測，又能通過編碼信息實現(xiàn)不同視圖間的特征匹配，減少誤匹配對校準結果的影響。數據采集階段需通過 ROS（機器人操作系統(tǒng)）記錄傳感器數據，要求相機以 10-30Hz 采集含靶標的圖像序列，IMU 以 100-1000Hz 輸出加速度與角速度數據，且采集過程中需緩慢移動傳感器套件，使 IMU 經歷豐富的運動激勵（如旋轉、平移組合），確保外參求解的唯一性。