基于固态激光雷达辅助的十六线机械雷达和单目相机的外参标定方法 编程

固态激光雷达辅助的十六线雷达与单目相机外参标定编程
最新推荐文章于 2025-12-01 21:11:22 发布
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本文介绍了基于固态激光雷达辅助的十六线机械雷达和单目相机外参标定方法，阐述了标定在外参标定过程中的重要性，并提供了相应的源代码实现。核心思想是通过计算点云和特征点间的变换矩阵确定两者间的位置关系。

基于固态激光雷达辅助的十六线机械雷达和单目相机的外参标定方法 编程

在实现自主导航和感知的过程中，传感器的外参标定是必不可少的一步。本文将介绍一种基于固态激光雷达（Solid-State LiDAR）辅助的十六线机械雷达和单目相机的外参标定方法，并提供相应的源代码。

外参标定的目的是确定两个或多个传感器之间的相对位置关系，即旋转矩阵R和平移向量T。这对于融合不同传感器数据、建立全局坐标系以及实现地图构建和定位等任务至关重要。

以下是基于固态激光雷达辅助的十六线机械雷达和单目相机的外参标定方法的源代码：

import numpy as np

def calculate_extrinsic_parameters(lidar_points, camera_points):
    assert len
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基于固态激光雷达辅助的十六线机械雷达和单目相机的外参标定方法
3D视觉工坊
05-12 553
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达激光视觉联合标定的目的是构建激光点云和视觉像素点之间的关系，通过标定得到的激光雷达和相机之间的外参把三维的激光点投影到相机坐标系下，然后利用相机的模型把三维点投影到像素平面。由于标定的结果直接影响信息融合的效果，所以标定技术是多传感器之间信息交互中的关键。标定的关键是寻找场景中激光点云和图像平面的对应点，利用对应点求出...
基于固态激光雷达辅助的线机械雷达和单目相机的外参标定方法及编程实现
TechPulseZ的博客
09-07 108
然而，这两种传感器的数据存在不同的坐标系和视角，因此需要进行外参标定来将它们的数据进行对齐。本文将介绍一种基于固态激光雷达辅助的线机械雷达和单目相机的外参标定方法，并提供相应的源代码实现。通过本文介绍的基于固态激光雷达辅助的线机械雷达和单目相机的外参标定方法及提供的代码实现，可以帮助实现这两个传感器之间的外参标定，从而实现它们的数据对齐。需要注意的是，实际应用中需要采集足够数量的匹配点对，以提高外参标定的准确性。基于固态激光雷达的辅助可以提供稳定的三维点云数据，用于辅助线机械雷达和单目相机的标定过程。
R-Fans-16激光雷达运行LOAM代码及问题解决
qq_41808841的博客
05-04 2080
R-Fans-16激光雷达运行LOAM代码及问题解决前言R-Fans-16激光雷达介绍最初的操作流程R-Fans-16激光雷达驱动包准备LOAM代码准备遇到的问题问题分析与解决分析可能性问题解决LOAM建图结果 前言 激光SLAM的算法有很多，其中，2D激光SLAM的算法有gmapping、Hector和cartographer等，3D激光SLAM的算法则有LOAM、A-LOAM和LeGO-LOAM等。目前，越来越多的科研人员专注于3D激光SLAM的研究，在越来越多的领域中得到应用。前段时间结束了激光SLA
robosense16 多线雷达hector建图
Anubissz的博客
08-06 1479
接上回书说道，我们已经成功的把3d雷达的信息转化为了2d雷达。所以下一步进行建图。因为这里还没有建立起雷达与turtlebot的tf树的关系，所以使用hector进行建图比较容易。毕竟这个算法不需要里程计信息，手持都可以建图。 本文中，我建立的地图比较小，大概就10个平方不到，是建了教研室的一个角落。不过也问题不大，想要大一点的地图多跑一点路就好了。 下面贴过程： 安装hector-slam包 如果之前做过hector 在rplidar或者其他的激光雷达下的建图，那么这里显而易见是不需要再次安装的。
视觉激光雷达信息融合与联合标定
Coulson的博客
01-27 1万+
一、引言 最近在为车辆添加障碍物检测模块，障碍物检测可以使用激光雷达进行物体聚类，但是我们使用的是16线的velodyne，线数还是有些稀疏，对于较远的物体过于稀疏的线数聚类效果并不好，因此考虑使用视觉进行目标检测，然后投影到3D点云里面，获取障碍物位置，同时视觉还可以给出障碍物类别信息。 使用视觉进行目标检测，将检测结果2D bounding box坐标信息投影到点云里面获得3D boundin...
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W_Tortoise的博客
09-03 8万+
前言 单一传感器不可避免的存在局限性，为了提高系统的稳健性，多采取多传感器融合的方案，融合又包含不同传感器的时间同步和空间同步。 这里要讲的激光雷达和相机的联合标定就属于空间同步范畴。 另外，现在用深度学习处理点云成为热点，在标注点云时，由于点云的稀疏性，单靠点云，很难判断目标和类别，如果有时间同步的图像，就可以判断出来，但是为了精确标注，还需要将点云投影到图像，观察是否重合，这里就需要做激...
激光雷达和相机的联合标定的实现（源代码，干货满满）
qq_29462849的博客
03-22 2万+
介绍 最近要做激光雷达和相机的联合标定，我们使用相机进行二维图像上的object detection，激光雷达可以辅助测距，从而帮助我们判断物体相对于相机坐标系的位置。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...
固态&机械激光雷达介绍
01-14
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激光雷达标定全开源版
02-02
激光雷达半自动外参数标定。...单激光雷达安装外参自标定，使用ROS平台，带标定效果评估。分以下步骤： 选取大致地面数据 地平面分割 计算变换矩阵 系统评价 https://blog.youkuaiyun.com/hgz_gs/article/details/113
激光雷达和相机的外参标定
Nofear123的博客
02-09 2366
激光雷达和相机的外参标定 我两年前做的本科毕设课题是激光雷达与相机的外参标定，最近抽空整理了一下当时完成的标定工具，这篇博客的目的也是来介绍一下这个标定工具(目前已经开源)。 介绍 在当时的研究现状(两年前，现在应该也大差不差)中，主要有基于特征对应关系的方法、基于运动观测的方法、基于最大化互信息的方法和还有少数基于神经网络的方法。在实际进行标定时，我们一般在乎的是标定方法的两个指标——精度和自动化程度，精度也就是标定的外参有多么精确，一般可以通过投影来定性的来看出来，自动化程度指的是这种方法在标定时需要进
【SLAM】之Velodyne VLP16 激光雷达使用
littlethunder的专栏
07-15 5万+
Velodyne VLP16型激光雷达横向视角360°，纵向视角30°，如下图： 实验机器是ubuntu 14.04 x64， ROS版本Indigo，目前ROS支持的Velodyne型号是：HDL-64E，HDL-32E，VLP-16。官方tutorial是以32E为例，但我们手头是VLP-16，下面以VLP-16为例介绍驱动过程： 1. 安装驱动： sudo apt-get in
激光雷达和相机的联合标定（Camera-LiDAR Calibration）之but_calibration_camera_velodyne
W_Tortoise的博客
09-04 1万+
前言 在前两篇博客中介绍的标定工具,只是 autoware 和 apollo 中的一部分，如果只做激光雷达和相机的标定工作，工作量有点大。 今天介绍的but_calibration_camera_velodyne相对轻量级。 论文： [1] Velas, Spanel, Materna, Herout: Calibration of RGB Camera with Velodyne LiD...
blackmagic camera(相机）
最新发布
2301_81401822的博客
12-01 497
Blackmagic Camera 是一款专业级手机摄影应用，提供电影级拍摄体验。核心功能包括：全面手动控制专业参数（帧率、ISO等）、支持4K/8K录制和10-bit色彩、内置Blackmagic RAW格式与DaVinci Resolve无缝对接。配备专业监看工具（直方图、峰值对焦等），支持多机位协作和远程控制，可实现云端协作和SRT/RTMP直播。通过将智能手机与专业电影机功能结合，大幅降低影视创作门槛，让用户随时随地拍摄电影级作品。下载链接：https://pan.baidu.com/s/1j7Pn
FAST-Calib 激光雷达与相机联合标定教程 (Docker版)
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12-01 308
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基于矩形区域的相机自动定位与飞行控制实现
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本文介绍了基于矩形区域范围和俯仰角参数实现GIS相机自动定位的技术方案。该方案通过计算目标区域边界中心点，构建局部坐标系，并考虑视场角参数确定最佳观测位置，支持45度俯视角等参数设置。关键技术包括高精度大地测量计算、视锥体可见性判断和局部坐标系旋转转换，能自动适应不同大小和位置的片区，实现平滑飞行定位。该方案特别适用于片区管理、规划分析等需要自动定位展示的场景，有效提升了GIS系统的交互体验和工作效率。
图漾TM26X相机专栏
折翼孤雁
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加粗样式   特点：机身小巧易集成，适用于客流计、立体避障【TM262】和叉尖避障【TM265】等应用。    不适用场景：场景中有发光柱、识别3m外5cm以下黑色低反材质。  相机的电源&数据接口线定义如下:   TM26X相机数据线如下图：    TM26X相机拓扑网络如下图：   TM260/262-E1相机正面安装方向如下：   黄色标签在上。   相机顶面有一组M3接口(螺纹深度 mm）   侧面有一组M3接口(螺纹深度mm）  TM265-E1相机正面安装方向如下：    从左到右依次
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摘要：点云生成深度图通过将三维点云投影到二维平面实现，其过程包括：1)点云预处理；2)设置相机内外参数；3)坐标转换与投影计算；4)深度值映射。关键参数涉及相机焦距、主点坐标、旋转平移矩阵，以及投影分辨率和深度范围。算法最终输出二维深度矩阵，其中像素值反映场景距离信息，可通过灰度/彩色映射实现可视化。该技术为三维场景的二维表征提供了有效方法。
固态激光雷达标定
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### 固态激光雷达的标定方法 固态激光雷达因其紧凑的设计和高分辨率的特点，在自动驾驶、机器人导航等领域得到了广泛应用。为了实现多传感器融合，通常需要对标定其与其他传感器（如相机）之间的外部参数。 #### 1. 基于固态激光雷达的稠密点云标定法 一种常见的标定方法是利用固态激光雷达生成的稠密点云来完成与机械雷达或相机的外参标定[^1]。这种方法通过匹配点云和平面图像中的特征点，计算两者间的旋转矩阵和平移向量。具体来说，可以采用平面检测算法提取地面或其他已知几何结构作为约束条件，从而提高标定精度。 #### 2. ROS驱动下的联合标定流程 对于特定型号的固态激光雷达（例如Livox Horizon），可以通过ROS框架搭建环境来进行标定工作[^2]。此过程涉及以下几个方面： - **数据采集**：同步获取激光雷达点云以及摄像头拍摄的画面； - **初始估计**：提供粗略的内外参初值以便后续优化迭代收敛更快更稳定； - **误差最小化**：借助非线性最优化技术调整变换关系直至达到预定阈值为止； 以下是使用C++实现的一个简单例子展示如何加载预定义好的内参文件并执行基本操作： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Dense> int main() { cv::FileStorage fs("calib_params.yaml", cv::FileStorage::READ); Eigen::Matrix3d R; Eigen::Vector3d T; fs["rotation"] >> R; // Load rotation matrix from YAML file. fs["translation"] >> T;// Load translation vector. std::cout << "Rotation Matrix:\n" << R << "\nTranslation Vector:" << T.transpose().format(Eigen::StreamPrecision) << '\n'; return 0; } ``` 上述代码片段展示了读取存储在外存设备上的校准参数，并将其转换成适合进一步处理的形式。 #### 3. 使用Autoware工具链进行自动化标定 Autoware提供了专门用于解决此类问题的一套软件包集合[^3]。它支持多种类型的LiDAR设备并与主流视觉硬件兼容良好。整个作业大致分为三个阶段——准备实验装置布置场景、运行节点程序收集样本集、分析结果验证准确性。特别值得注意的是，在实际部署前还需考虑诸如温度变化可能带来的影响等因素。 #### 4. 驱动安装与配置指南 针对某些品牌的产品比如速腾聚创M系列或者禾赛科技PandarQT等新型号，则需按照官方文档指示完成相应版本依赖项设置之后再继续下一步骤[^4]。这一步至关重要因为只有当所有组件都正常运作时才能获得高质量的数据源供后期分析之用。 ---
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