空間座標を取り扱う段階になると、アプリケーションごとに座標系の定義が異なるという問題に直面する。
https://pbs.twimg.com/media/GZAINdAbAAU09fW?format=jpg&name=small
Selecting a Coordinate System デフォルトの座標系 ｘ：左から右 y：上から下 Z:カメラから前方へ
注：この向きがデフォルトになる理由 画像での座標の扱いは 画像上の横をｘ、画像上の縦方向をｙとしている。 その画像上のｘ，ｙとの３次元空間でのx,yの向きが同じになるものがデフォルトとして選ばれている。
InitParameters.coordinate_system の値を変更することで、 ６通りの定義を切り替えることができる。
https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration
センサーのキャリブレーションは、あらゆる自律システムとそれを構成するセンサーの基礎ブロックであり、センサーフュージョンを実装する前に正しく実行されなければならない。正確なキャリブレーションは、センサーフュージョンや、障害物検出、ローカライゼーション、マッピング、制御のためのアルゴリズムの実装など、さらなる処理ステップに不可欠です。 さらに、センサーフュージョンは、自律走行アプリケーションにおいて不可欠なタスクの一つであり、複数のセンサーから得られた情報を融合することで、センサーを個別に使用する場合よりも不確実性を低減する。 自律走行車のセンサキャリブレーションの問題を解決するために、我々はセンサキャリブレーションツールボックスを提供する。 キャリブレーションツールボックスは、IMU、LiDAR、カメラ、レーダーなどのセンサーのキャリブレーションに使用できます。