相机和激光雷达的联合标定方法

最新推荐文章于 2025-01-01 16:22:17 发布
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文章标签： 目标检测
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琅琊一梦
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激光雷达和相机联合标定
qq_33287871的博客
07-17 2144
实现联合标定的框架主要有Autoware、Apollo、lidar_camera_calibration、but_velodyne，具体请参考：激光雷达和相机的联合标定。虽然这些框架已经帮我们实现了，但是框架对使用的雷达和相机的品牌有要求。 准备工作 需要一个标定板，尺寸可以自己定，但是需要雷达和相机都能捕捉到的，当然，雷达捕捉到的数据越多越好。然后把标定板悬空放置，如下图所示。 为什么要这么做呢？其实就是方便后序在激光雷达捕获的点云中，分离出这个标定板。好了，现在调整好雷达和相机，转到合适位置，在相同位
MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定（Lidar-Camera Calibration）
weixin_46300916的博客
01-23 5721
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。
相机-激光雷达联合标定方法
qq_21751281的博客
02-08 2485
这篇博客是记录一下自己遇到的问题。
相机激光雷达联合标定
HUASHUDEYANJING的博客
05-07 654
1、启动相机 sudo apt install ros-melodic-usb-cam* ls /dev/video* roscore roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch launch文件中的"pixel_format"参数要根据摄像头种类设定，我就遇到了mjpeg类型(可见光)和yuyv类型(红外)
相机与激光雷达联合标定（一）
scott198512的博客
06-11 8222
在多传感器信息融合技术中，相机和3D激光雷达在其特性高度互补的前提下得到了快速发展和广泛应用。在许多基于相机和3D激光雷达的应用中，相机内参以及相机和3D激光雷达外参的联合标定是后期检测、跟踪和SLAM技术的重要基础。随着算法的更新和迭代，标定的准确性、速度和范围都有所提高，但仍缺乏对相机和3D激光雷达标定的系统和全面的调查。本文首先介绍了两种传感器的性能比较和应用现状；其次，介绍了标定过程、标定目标的选择和标定模型的建立；然后根据分类，介绍了摄像机内部参数标定和联合外部参数标定的原理和算法。
相机与激光雷达联合标定（二）：联合标定（未完待续）
weixin_69667614的博客
01-17 707
Matlab2020及其以上版本，
相机内参标定，相机和激光雷达联合标定
qq_39607707的博客
07-01 1万+
成像过程： 四个坐标系如下图所示： 世界坐标系(world coordinate system)： 现实世界的三维坐标系，是现实世界的物理模型，单位为m。相机坐标系(camera coordinate system)： 以镜头硬件的光电系统为基础，建立的坐标系，为了从相机的角度描述物体位置而定义，首先建立相机的坐标系，作为沟通现实世界和图像/像素坐标系的中间桥梁，单位为m；世界坐标系到相机坐标系只涉及旋转和平移，所以是刚体变换，不涉及形变。世界坐标系 —> 相机坐标系 绕Z轴旋转的坐标关系如下： 所
激光雷达和相机的联合标定方法计算软件.zip
01-11
基于激光雷达和相机的标定计算软件可以利用不同的计算方法求解雷达三维特征点到图像二维特征点的旋转矩阵、平移矩阵、相机内参等等。集成了四种计算外参矩阵的方法，分别是P3P、EPnP、DLT、PNPRANSAC。不用再编程去...
激光雷达和相机的联合标定（Camera-LiDAR Calibration）_lidar_camera_calibration
2401_84975828的博客
05-17 1421
IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
基于MATLAB的激光雷达与相机联合标定原理及实现方法——以标定板为例
A1828776499的博客
11-18 2619
激光雷达提供精准的三维距离信息，而相机捕捉丰富的纹理和颜色，通过联合标定可以结合两者优势，弥补单一传感器的不足。标定过程确定激光雷达与相机之间的相对位置和姿态，支持多传感器融合任务，如目标检测、三维重建和语义分割，提高系统的感知精度和鲁棒性，是自动驾驶和机器人导航中不可或缺的一环。t3x1​: 平移向量，表示物体在三维空间的平移，R3x3​: 旋转矩阵，表示物体在三维空间的旋转。例如，这里的值为表示沿 x,y,z 轴的平移。9， 之后会提示找不到标定板数据，不要慌，这是正常的，裁剪设置之后就可以了。
激光雷达和相机联合半自动标定
u012926548的博客
01-01 2414
最近的一次项目上，需要使用到激光雷达+相机组合，那么就出现了一个绕不开的话题：传感器标定。传统的标定方法是通过人工调节相机的外参（yaw，pitch和raw）来实现点云在图像上位置校准，这种方法能行，但效率和精度都不高。 本文提出一种新方法进行验证：基于棋盘格描点完成自动标定。
相机激光雷达联合标定工具(CamLaserCalibraTool)使用指南
gitblog_00776的博客
08-08 741
相机激光雷达联合标定工具(CamLaserCalibraTool)使用指南 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CamLaserCalibraTool 一、项目目录结构及介绍 在成功克隆或下载了CamLaserCalibraTool项目后，你会看到以下核心目录： config 目录包含了用于校准的各种配置文件，如我的校准配置(my_calibra_con...
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 |
Camera-LIDAR 联合标定方法总结
登龙的专栏
03-21 4111
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（Camera-LiDAR Calibration）之apollo
热门推荐
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 ...
激光雷达和相机联合标定之-but_velodyne_camera
weixin_43941538的博客
03-25 8089
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
相机与激光雷达联合标定（二）
scott198512的博客
06-12 1492
LiDAR Camera Calibration (LCC)系列，主要介绍激光雷达相机外参标定相关内容。本文主要介绍相关的开源代码和软件，主要包括target-based和targetless两类方法。
相机与激光雷达联合标定使用什么方法
最新发布
03-30
### 常见的相机与激光雷达联合标定方法 相机和激光雷达的联合标定通常涉及求解两者的外参关系，即旋转矩阵 \( R \) 和平移向量 \( T \)[^1]。这一过程的核心在于找到两者之间的几何对应关系，从而使得它们能够协同...
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