在自动驾驶应用中,多传感器数据融合系统是一个至关重要的模块,是实现自动驾驶不可或缺的条件。光学雷达与摄像机在自动驾驶领域中得到广泛使用,在自动驾驶研究领域中,光学雷达与摄像机的数据融合技术对车身环境感知、高精地图定位以及车辆行驶路径规划创造了更多的使用场景。光学雷达与摄像机的数据融合技术的关键步骤是将光学雷达与摄像机的坐标系进行统一,也称为光学雷达与摄像机的标定。目前光学雷达与摄像机标定的研究领域中,主要的问题在于标定的精确性与实时性无法得到保障,同时标定算法对于标定场景具有严苛的要求,因此需要一种快速稳定的光学雷达与摄像机标定算法。为此设计了一种特殊形状的标定板,并且根据标定板的特性对光学雷达与摄像机标定算法进行设计。进一步的,为了验证算法的有效性,搭建了一套由一台光学雷达和一台摄像机组成的实验无人车平台。因此,本文的主要工作是完成无人车实验平台中光学雷达和摄像机的外部参数标定,以及摄像机的内部参数标定,研究工作如下:（1）详细介绍了光学雷达和摄像机标定的研究现状,深入讨论了其中的关键技术点,设计了实验平台。（2）摄像机内参标定方法研究。对比了图像特征点检测的几种传统方法,结合传统特征点检测算法的优点,根据摄像机标定板的固定特征图样设计出高效稳定的图像特征点检测算法。通过摄像机坐标系与图像平面的映射关系,建立摄像机坐标系与图像平面坐标系,利用三维空间对应二维平面的单应性获得单应性矩阵,通过对单应性矩阵的求解,获得摄像机内参,并使用重投影误差方法评价摄像机内参的精确度。（3）光学雷达和摄像机外参标定方法研究。提取光学雷达和摄像机的对应帧数据,在光学雷达点云数据中筛选出附着在标定板上的3D点,估算出光学雷达坐标系中标定板的位姿。进而在图像数据中使用角点检测算法计算出角点的像素坐标,通过多个角点在图像平面坐标系的位置,根据图像平面与摄像机的投影关系,估算出标定板在摄像机坐标系中的位姿。最后通过标定板在光学雷达与摄像机坐标系的位姿关系,构建坐标系转换方程,求解出两个传感器坐标系转换方程中的旋转矩阵和平移向量。