kalibr命令

原创 已于 2025-04-01 20:18:38 修改 · 225 阅读 · 0 ·
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于 2025-04-01 17:42:10 首次发布

rosrun kalibr kalibr_calibrate_cameras --bag /home/liuqh/workspace/tools/kalibr_ws/zed/cam.bag --topic /zed2/zed_node/right/image_rect_gray /zed2/zed_node/left/image_rect_gray --models pinhole-radtan  pinhole-radtan --target /home/liuqh/workspace/tools/kalibr_ws/zed/april_6x6_80x80cm.yaml --show-extraction --bag-freq

Autimatic123
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kalibr使用笔记
z15f34的博客
04-18 6077
官网 GitHub - ethz-asl/kalibr: The Kalibr visual-inertial calibration toolboxThe Kalibr visual-inertial calibration toolbox. Contribute to ethz-asl/kalibr development by creating an account on GitHub.https://github.com/ethz-asl/kalibr 编译 编译kalibr的Bug: f
kalibr安装采坑过程
boyhoodme的博客
04-12 3776
kalibr-cde以及源码编译两种方式
使用kalibr标定双目相机以及IMU--安装运行标定全过程以及踩坑记录
weixin_43611042的博客
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kalibr双目相机与IMU标定全过程以及踩坑记录
相机标定设置帧率
wannaCarry的博客
04-30 195
rosrun kalibr kalibr_calibrate_cameras \ --target april_6x6.yaml \ --models pinhole-radtan pinhole-radtan \ --topics /cam0/image_raw /cam1/image_raw \ --bag cam_april.bag \ --bag-freq 10.0
标定mynt小觅相机（仅双目）
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【命令行记录】 roscore mynt相机发布topic Build cd <sdk> make ros  #Run source wrappers/ros/devel/setup.bash roslaunch mynt_eye_ros_wrapper mynteye.launch #With RViz to preview source wrappers/r...
安装kalibr docker，利用kalibr生成bag文件
weixin_45834800的博客
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安装kalibr docker，利用kalibr生成bag文件
使用Kalibr问题汇总：ModuleNotFoundError: No module named ‘wx‘
kkmd66的博客
01-01 2524
报错：/kalibr_ws/src/Kalibr/Schweizer-Messer/sm_python/python/sm/PlotCollection.py", line 4, inimport wx。
kalibr的使用18.04
03-03
kalibr 是一个开源的软件工具，用于进行机器人传感器的标定，尤其是相机和IMU（惯性测量单元）的联合标定。在18.04版本中，kalibr 提供了一个灵活且强大的框架，帮助用户精确地校准传感器参数，以提高机器人导航和...
kalibr标定IMU
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Binbin_Sun的博客
12-21 1万+
kalibr标定IMU:必须明确的是1:如何标定 2:标定的结果 3:如何验证标定结果的正确性如何标定标定所需文件: * XX.bag:包含有图片信息和IMU数据的ROS包 * camchain.yaml:包含相机的内参和畸变参数的文件 * IMU.yaml:包含IMU的基本参数,噪音等 * target.yaml:标定目标板的参数相机IMU标定的准备工作
kalibr（跟新2018.1）
evilparadise的博客
09-27 2695
sudo apt-get install python-wxversion sudo apt-get install python-wxgtk3.0 sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-igraphsudo apt-get install libusb-1.0-0-dev  sudo apt-get inst
Kalibr使用
huanghaihui_123的博客
04-02 3125
目的：使用Kalibr来标定出imu与相机的外参矩阵 0.准备工作 标定板：Aprilgrid(推荐)，checkerboard， circlegrid 需要提供的参数： 1.imu的配置文件 填写imu的动态特性：需要 noise density以及 bias random walk #Accelerometers accelerometer_noise_density: 1.86e-03 ...
幽冥大陆(五十三)人工智能开发语言选型指南——东方仙盟筑基期
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
12-18 689
在人工智能项目中，开发语言的选择并非取决于语言本身的 “优劣”，而是的综合考量。本文结合服务器端、客户端、轻量化设备、特种场景等不同维度，对比 Python、C#、C 语言、Go、Rust、Android（Kotlin/Java）的适配性，给出针对性选型建议。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
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内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
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kalibr如何使用
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- 引用[2]：展示了如何使用kalibr命令生成数据，具体是运行kalibr_bagcreater来创建bag文件。 - 引用[3]：显示了一个命令示例，运行kalibr_calibrate_cameras来校准相机。 - 引用[4]：描述了Kalibr的安装和功能，...
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