相机&激光雷达&IMU内参及外参标定

1、使用工具:https://github.com/ethz-asl/kalibr.git
2、特点支持多个相机的内参外参标定,即使视域没有重叠;支持相机&IMU之间标定;支持IMU与IMU的标定
3、部署环境:ubuntu-20.04 ros1-noetic
4、准备:工作空间-kalibr_ws/src
5、下载:在kalibr_ws/src/ 执行 git clone https://github.com/ethz-asl/kalibr.git
6、配置:在kalibr_ws/ 执行
export ROS1_DISTRO=noetic # kinetic=16.04, melodic=18.04, noetic=20.04
source /opt/ros/ROS1DISTRO/setup.bashcatkininitcatkinconfig−−extend/opt/ros/ROS1_DISTRO/setup.bash catkin init catkin config --extend /opt/ros/ROS1DISTRO/setup.bash

### Kalibr 激光雷达标定方法 Kalibr 是一款广泛使用的开源工具,用于多传感器系统的联合标定。它支持激光雷达相机之间的标定,通过分析两者的同步数据来估计它们的空间关系。 #### 工具安装与依赖项 在使用 Kalibr 进行标定前,需确保已正确安装该工具及其依赖项。通常情况下,可以通过以下命令完成安装: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-noetic-kalibr ``` 如果未安装 ROS 或其他必要组件,则可能需要额配置环境变量或下载相关包[^1]。 --- #### 配置文件调整 为了实现激光雷达相机的联合标定,在运行程序之前应编辑 `yaml` 文件中的相关内容: - **保存路径**: 设置存储采集到的数据以及最终标定结果的位置。 - **AprilGrid 数**: 定义 AprilTag 标定板的具体规格(如宽度、高度),这些信息直接影响后续计算精度。 - **Topic 名称**: 明确指定所用设备发布消息的主题名称(例如 `/camera/image_raw`, `/velodyne_points`)。 - **相机内参矩阵 (Intrinsics)** **畸变模型 (Distortion Model)**: 提供由校准过程获得的相关数值作为输入条件之一[^2]。 --- #### 数据收集阶段 启动硬件装置之后,依据预设好的数范围执行一轮完整的扫描动作;在此期间务必保持目标物体静止不动以便于后期处理软件识别特征点位置分布情况良好无误差较大时重新采样直至满足质量标准为止。 当一切就绪后可以调用如下指令触发记录功能: ```bash rosbag record /camera/image_raw /velodyne_points -O calibration_data.bag ``` 此操作会将选定时间段内的所有感兴趣话题打包成单一文件形式存档待进一步解析评估之用. --- #### 执行标定算法 一旦完成了高质量原始素材积累工作, 就可着手开展正式运算环节啦! 使用下面这条命令即可激活核心引擎开始寻找最佳匹配解: ```bash kalibr_calibrate_extrinsic --target aprilgrid.yaml \ --cam camchain.yaml \ --imu imu.yaml \ --bag calibration_data.bag ``` 这里需要注意的是每种类型的传感单元都需要单独对应的描述文档配合才行哦~ 同时也允许用户自定义更多高级选项来自定义整个流程行为模式等等. --- ### 结果验证与优化建议 最后一步当然是仔细审查输出报告里面各项指标是否达到预期水平咯! 如果发现某些方面表现欠佳的话不妨尝试微调初始猜测值或者增加样本数量再试一次说不定会有惊喜收获呢😊 ---
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