Calib Anything!20种多传感器标定方案汇总(Lidar/Radar/Camera/IMU等)

经常听到同事抱怨实车上标定参数又出问题了,跑出来的结果可视化对不上,又浪费了半天时间。尤其是涉及多个传感器,标定更加是个高难度技术活,无论是机器人厂、主机厂还是Tier1、Tier2等,都对标定非常重视,标定效果将会直接影响下游感知、定位融合的应用!

传感器是自动驾驶系统能够感知周围环境的决定性因素,它们是自动驾驶系统能够准确定位的前提。装车后,需要进行传感器标定来消除安装误差,从而确保传感器数据准确无误。正确的传感器标定对于自动驾驶系统运行是至关重要的,它既可以为后续的建图、定位、感知和控制打下坚实的基础,也可以影响车辆的行驶状态。此外,传感器标定的精度也直接影响传感器的使用上限精度,因此,正确的传感器标定是自动驾驶系统稳定运行的关键所在。传感器标定是自动驾驶的基本需求,在自动驾驶和机器人系统中有着丰富的实际应用,最近越来越多标定的相关论文出现在顶会和期刊中,对于学术研究也是一个非常热的方向。

然而,目前还没有一个系统讲解多传感器标定的课程,许多小伙伴不知道怎么提升标定精度?多传感器之间的位姿解算也一头雾水。我们和多家自动驾驶公司的多传感器标定算法人员进行了沟通,认真打造了一个系统的课程学习计划,并由行业专家领衔讲解,将从多个方面给大家系统性的讲解不同场景下的标定算法:

多传感器手动&自动标定算法: 可以用于个人研究者&自动驾驶公司

f28e57cff178023607706becb6fe1317.png 产线标定&标定间标定: 可以用于车企进行量产标定 ea917c6260a027c44cc654fe09361688.png

多传感器在线标定: 每隔一定的时间用户可以进行传感器在线标定

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课程大纲

针对工业界和学术界对多传感器标定所需的技能和实战要求,我们制定了深入浅出的理论+非常丰富的实战类课程大纲,针对相机内参标定、标定精度优化、传感器到车体标定、多传感器之间离线标定/在线标定、鱼眼与环视相机标定等20+标定方案展开了算法讲解与代码实现,适合感知、标定等算法工程人员从0到1的学习,让大家循序渐进,学完课程后能够掌握不同传感器的标定方法及优化策略。

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主讲老师

路飞,自动驾驶之心前沿技术研究团队成员,曾在头部自动驾驶公司工作多年,有多年的自动驾驶算法研发和项目交付经验。在IROS,ICRA,RA-L,SIGGRAPH,TVCG等机器人、计算机图形学领域发表多篇论文,在自动驾驶传感器标定、SLAM、模型优化方面有着丰富的研究和项目交付经验。

本课程适合人群

  1. 自动驾驶多传感器感知、标定相关研究方向的本科/硕士/博士;

  2. 自动驾驶多传感器(2D/3D)感知、标定相关算法工程人员;

  3. 想要转入自动驾驶方向,并希望能够深入多传感器标定算法的小伙伴;

本课程需要具备的基础

  1. 具有一定的C++或python基础,熟悉深度学习常用的一些基础算法;

  2. 对自动驾驶中的多传感器的应用有一定了解;

  3. 一定的高等数学、线性代数、矩阵理论基础;

学后收获

  1. 对多传感器标定所有主流方案有着深入理解,在产线、离线、在线标定中精度能达到量产级别;

  2. 学习到自动驾驶多传感器标定的算法,从根本上学会如何进行手动和自动标定;

  3. 能够精通常用多传感器标定算法,理论实践并重,无论是学术界抑或工业界都能直接复用;

  4. 学完本课程能够达到2年左右的自动驾驶标定工程师水平;

  5. 能够结识许多行业从业人员与学习合作伙伴!

开课时间与学习方式

历经两个月,离线视频授课。主讲老师在微信学习群内答疑,对课程中的算法、代码、环境配置等问题一一解惑!

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### 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]}") ```
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