激光雷达和相机的联合标定（Camera-LiDAR Calibration）_lidar_camera_calibration

最新推荐文章于 2024-10-05 23:12:14 发布
最新推荐文章于 2024-10-05 23:12:14 发布
阅读量1.4k 收藏 22
点赞数 26
文章标签： c语言 c++ 学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_84975828/article/details/138983455
版权

img
img

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上C C++开发知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以戳这里获取

外参标定：lidar_camera_calibration
最低0.47元/天 解锁文章
ROS & ROS2 机器人深度相机激光雷达多传感器标定工具箱入门教程（一）
2506_90492529的博客
04-14 2149
multisensor_calibration 是一个积极维护的通用标定工具箱，用于辅助基于目标的多传感器标定，支持 ROS 1 和 ROS 2。它提供了多种方法和应用来标定复杂的多传感器系统，例如。
激光雷达和相机的联合标定（Camera-LiDAR Calibration）之apollo
W_Tortoise的博客
09-03 2万+
前言 上篇博客激光雷达和相机的联合标定（Camera-LiDAR Calibration）之Autoware介绍了为什么要做联合标定以及如何使用Autoware的标定工具。 这篇博客介绍apollo标定工具的使用方法。 首先需要安装apollo，然后才能使用其标定工具。 这个工具要求相对较高，需要广角相机，里程计和惯导，而且需要最准确的初始外参值，或许这样得出的标定结果更精确吧。 准备 ...
Camera-LIDAR 联合标定方法总结
登龙的专栏
03-21 4165
项目需要融合雷达和相机，所以要做联合标定，记录下收集的标定方法。 一、总体标定步骤 标定就是找到雷达到相机的空间转换关系，在不同的坐标系之间转换需要旋转矩阵 R 和平移矩阵 T，为后续的雷达和相机数据融合做准备： Camera-LIDAR 联合标定分为 2 步： 相机内参标定 雷达相机外参标定 相机内参标定方法 ROS Camera Calibration Tools SLAM之相机标...
激光雷达和相机的联合标定
weixin_43199832的博客
07-19 1万+
最近在做相机和激光雷达的联合标定，花费了大把力气。 操作系统使用的设备： Ubuntu18.04 Velodyne VLP16激光雷达 Kinect DK相机 准备工作 相机的sdk安装和ros相关文件的安装：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27399933/article/details/107356117 可能会出现找不到libk4a1.4-dev的问题，运行下面的指令： curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc |
无人驾驶-激光雷达与相机联合校准（Lidar Camera Calibration）
热门推荐
a2281965135的博客
04-02 3万+
1.激光雷达与摄像头性能对比在无人驾驶环境感知设备中，激光雷达和摄像头分别有各自的优缺点。摄像头的优点是成本低廉，用摄像头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。摄像头的劣势，第一，获取准确三维信息非常难（单目摄像头几乎不可能，也有人提出双目或三目摄像头去做）；另一个缺点是受环境光限制比较大。激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息；另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但...
MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定（Lidar-Camera Calibration）
weixin_46300916的博客
01-23 5920
激光雷达传感器和相机通常在自动驾驶应用中结合使用，因为激光雷达传感器收集三维空间信息，而相机则以二维图像捕捉空间的外观和纹理。您可以融合来自这些传感器的数据来改进物体检测和分类。激光雷达-相机标定可以估算出一个变换矩阵，给出两个传感器之间的相对旋转和平移。在进行激光雷达-相机数据融合时，您可以使用该矩阵。本图说明了激光雷达和相机标定 (LCC) 过程的工作流程，我们使用棋盘格作为标定对象。我们从激光雷达和相机数据中提取棋盘角和平面，然后在它们的坐标系之间建立几何关系，进行标定。
激光雷达和相机联合标定
darren_ying0803的博客
10-26 4211
相机标定、多线激光雷达联合标定
摄像机标定matlab代码-livox_camera_lidar_calibration:校准LivoxLiDAR和相机之间的外部参数
05-20
同时，我们可以获得更好的校准结果和更好的LiDAR相机融合。 使用以下链接下载数据示例，该数据用于校准内在和外在参数。 数据已经保存在默认路径中。 步骤1：环境配置 （以下校准过程是在Ubuntu 64位16.04环境下进行...
lidar_camera_calibration:使用OpenCV和PCL的用于ROS的轻巧相机LiDAR校准套件（PnP + LM优化）
05-03
ROS相机激光雷达校准套件 设置 安装依赖项。 sudo apt install ros-DISTRO-camera-calibration 运行以下命令以在ros_workspace/src目录中克隆lidar_camera_calibration软件包。 cd ~/ros_workspace/src git clone ...
ubuntu18.04 使用calibration_camera_lidar 实现激光雷达和相机联合标定
zbr794866300的博客
12-29 2935
Autoware1.10以上的软件都需要单独安装这个calibration标定工具箱 1.nlopt安装 新开一个终端： git clone git://github.com/stevengj/nlopt.git cd nlopt mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 2.calibration_camera_lidar安装 新开一个终端： mkdir calibration&&cd calibration
激光雷达和相机联合标定保姆级教程
weixin_45989883的博客
05-08 9834
matlab激光雷达相机联合标定教程
camera_lidar_calibration:用于校准2D激光测距仪（LRF）和相机之间的外部信号的工具。 ROS版本
04-30
相机激光雷达校准工具。 作者：xinliangzhong（ ） 1.说明 该套件用于通过单眼相机校准2D LiDAR或激光测距仪（LRF）。 特别是，Hokuyo UTM-30LX已成功通过单反相机进行了校准。 但是这种方法实际上是一种幼稚的方法，总之，它只是3D-2D优化问题。 因此，我们决定开发一种新的方法来校准外部 2.先决条件 我们已经在16.04中测试了该库，但是应该可以轻松在其他平台上进行编译。 OpenCV 我们使用来操纵图像和特征。 下载和安装说明可在以下网址找到： : 。 要求2.4.3。 经过OpenCV 3.3测试。 本征3 下载和安装说明可在以下网址找到： : 。 至少需要3.1.0 。 谷神星 下载和安装说明可在以下网址找到： http : //www.ceres-solver.org/installation.html 。 3，如何建造 mkd
激光雷达和相机联合标定之-but_velodyne_camera
weixin_43941538的博客
03-25 8115
1. 概述 1.该方法适用于相机和激光雷达朝向方向相同或者近似相同的状态，相机和激光雷达之间的R矩阵较小，主要标定误差为T矩阵。 /ps：可以先将激光雷达旋转到与相机安装坐标系相似的世界坐标系下，再使用该方法进行标定。/ 2.该方法分为两个主要步骤，T矩阵标定；R|T矩阵联合标定 3.其中T矩阵标定基于相机的小孔成像原理中，世界坐标系下物体与像素坐标系之间的相似三角形关系获得。 4.R|T矩阵联合标定通过在小范围内迭代求解获得。 2.T矩阵标定 2.1 图像特征圆提取 2.1.1 边缘检测 源代码中提供了3
【3D目标检测】激光雷达和相机联合标定（二）——MATLAB联合标定工具使用
qq_44703886的博客
10-05 4562
MATLAB激光雷达与相机联合标定，生成KITTI标准化标定文件，点云与图像配准映射
激光雷达与相机的联合标定技术(一)
qq_41916893的博客
08-13 2469
激光雷达与相机的联合标定技术概述
相机和激光雷达的联合标定方法
auto driving
02-14 7396
目录： 1、ros的安装 1.1 配置Ubuntu软件仓库 1.2 设置sources.list 1.3 设置密钥 1.4 安装 1.5 设置环境 1.6 初始化rosdep 1.7 安装依赖 2、autoware标定工具的安装 2.1 安装nlopt 2.2 安装标定工具箱 2.3 编译报错：//home/hyellice/anaconda3/lib/libfontconfig.so.1：对‘FT_Done_MM_Var’未定义的引用 2.4 运行rosrun calibrati
【激光雷达-相机联合标定工具】lidar_camera_calibration
残云补天的博客
09-15 1779
原项目来自lidar_camera_calibration，修改用于对相机和Robosense LiDAR联合标定。这里会简单写写标定步骤和我遇到的问题，我修改后的包已经放在了github上。
LiDAR Camera Calibration
I AM BACK
03-11 2151
LiDAR和Camera的联合标定，目前有不少方法，不同方法适合不同的传感器。如果有必要，可以自己写一个联合标定的工具，不少公司会自己再写一个，因为标定之后精度可以更高。 如果LiDAR是32，及其以上，适合使用Baidu Apollo的方法，毕竟我们都想要下面这种美好的结果： 但是如果是VLP-16，那么ILCC、LiDAR camera calibration、Autoware calibr...
激光雷达-相机的联合标定
m0_52537264的博客
11-16 107
激光雷达和相机的联合标定，得到两传感器之间的投影矩阵
激光雷达和IMU联合标定包 lidar_IMU_calib 基于unitree 了
最新发布
03-13
### 关于基于Unitree平台的激光雷达和IMU联合标定包 `lidar_IMU_calib` 的使用教程及资源 对于基于Unitree平台的激光雷达和IMU联合标定包 `lidar_IMU_calib`，虽然特定针对此平台的信息可能有限，但可以根据现有资料推断其配置流程和技术要点。 #### 一、环境准备 确保ROS（机器人操作系统）已安装，并设置好工作空间。由于该过程涉及对原始代码库进行定制化调整，建议克隆官方GitHub仓库中的`lidar_align`项目[^3]，并依据具体硬件型号完成相应文件内的参数设定与功能优化。 #### 二、数据采集 启动IMU传感器以及所选用类型的LiDAR设备，利用rosbag命令记录同步后的传感数据流。例如，在RoboSense LiDAR上执行如下指令来保存所需话题的数据集： ```bash roslaunch rslidar_pointcloud rs_lidar.launch rosbag record /imu/data_synced /rslidar_points ``` 注意：上述示例适用于某些品牌的产品；如果是其他品牌的LiDAR，则需替换为对应的话题名称[^4]。 #### 三、软件开发与调试 重点在于编辑位于`/include/utils`目录下的一系列头文件，比如`dataset_reader.h` 和 `vlp_common.h` ，以适应不同种类LiDAR的特点。这一步骤通常包括但不限于定义新的结构体成员变量用于存储额外属性值，重写解析函数处理自定义帧格式等操作。 此外，还需关注如何有效地融合两种感知源所提供的时空信息，从而构建更加精确的地图模型或者支持更复杂的导航任务规划需求。为此，可借鉴已有研究成果中提到的方法论框架来进行算法设计上的改进尝试[^2]。 #### 四、校准实验验证 通过编写测试脚本调用封装好的API接口获取实时测量结果，并将其可视化展示出来便于直观观察对比效果差异。最终目的是找到一组最优解使得两者间存在最小误差范围内的转换矩阵表示形式，进而达到理想的协同作业状态。 ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as R def calibrate(lidar_data, imu_data): # 计算旋转和平移向量... rotation_matrix = ... # 得到R translation_vector = ... # 得到T return (rotation_matrix, translation_vector) if __name__ == "__main__": lidar_pts = load_laser_scan() # 加载点云数据 acc_gyr = read_imu_stream() # 获取加速度计陀螺仪读数 extrinsic_params = calibrate(lidar_pts, acc_gyr) print(f"LIDAR-IMU Extrinsic Calibration Parameters:\nRotation Matrix=\n{extrinsic_params[0]},\nTranslation Vector={extrinsic_params[1]}") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值