OpenCV摄像机校准（计算[R | T]），使用直线代替点

我正在研制一个足球机器人。 我的机器有两个摄像头，而地面地图在球门前有6个可识别的点

我在做什么：

拍摄照片并获取固有参数焦距、畸变； 移动时，找到点并使用solvePnP获得[R | T]； 使用projectPoints获取其实际坐标。 正如我曾经尝试过的，在一个6*9的内角棋盘上，10分效果很好，但只有5分，我得到了非常糟糕的结果，甚至没有考虑到当视线不好或球挡住视线时

我正在考虑预先设置一个好的[R | T]，使其具有完整地图的良好视野，并且在移动时，利用其旧的[R | T]作为初始近似值，以帮助获得更好的[R | T]。但是过了一段时间，由于[R | T]变得不太准确，我不太可能得到近似值

另一个解决方案是，尝试使用这些线来生成[R | T]。例如，在检测到直线的一组点后，将其与x=0或y=0关联。。。并用它们来计算[R | T]，这可能会产生更好的结果。有办法做到这一点吗

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还是我全搞错了？任何想法或帮助都将不胜感激

我很想参与，但我对设置有一些疑问：

一,。我假设摄像机固定在机器人上。然后，[R | t]相对于场参考改变。您是否在现场跟踪上述点特征？在这种情况下，当机器人在场地周围移动时，它们的旋转和平移会发生变化

二,。您是否检查过线路对应的校准？这可能会给你的第二个建议一个想法

现在，假设我对第一项做了假设。尝试单独对每个摄像机进行摄像机标定，以首先获得镜头和切向畸变参数。当从运动中重新校准时，您希望将其固定。使用线条似乎更可行，因为它们可能对遮挡具有鲁棒性

我可以编辑此答案，以防您提供更多详细信息并丰富此讨论

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我想将此作为评论，但我没有足够的信用。

您所描述的是某种稀疏的大满贯。我想知道你的机器人是有两只眼睛还是只有一只。在我看来，它只有一只眼睛。那么，是什么利用它的旧[R | T]作为初始近似值来帮助获得更好的[R | T]呢。意思是你的意思是初始pos和当前pos之间的[R|T]吗？我的意思是不断计算[R|T]，因为它是一个视频输入。是的，但是，可能由于分数太少，结果根本无法使用；二,。我瞥了它一眼，它看起来确实很有趣；我还没有用两台相机都试过，但最终我会的。非常感谢你给我时间和想法！这实际上是一个非常有用的答案！在解决问题之前，我会一直打开它，并提供更多更新的细节。我没有将其与地面协调系统绑定，而是将其更改为与机器人视图中的相对位置相匹配，并将地面协调的计算留待后处理。