kalibr标定realsense鱼眼相机

这几天项目需要使用realsense相机,正好实验室有realsense t265和d435i,在这里介绍一下realsense相机驱动安装和kalibr功能包标定相机的方法。

博主以 realsense T265作为测试目标,D435i的驱动和T265一样。

1.安装ros环境下相机驱动

添加服务器公钥

sudo apt-key adv --keyserver keys.gnupg.net --recv-key C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key C8B3A55A6F3EFCDE

将服务器添加到存储库列表:

sudo add-apt-repository "deb http://realsense-hw-public.s3.amazonaws.com/Debian/apt-repo xenial main" -u

安装库文件

sudo apt-get install librealsense2-dkms 
sudo apt-get install librealsense2-utils

安装ddynamic_reconfigure 

sudo apt-get install ros-kinetic-ddynamic-reconfigure

创建工作空间 

mkdir -p ~/catkin_ws/src

cd ~/catkin_ws/src/

git clone https://github.com/IntelRealSen
<think>嗯,用户的问题是关于如何使用Kalibr进行双目鱼眼镜头的在线标定。首先,我需要回忆一下Kalibr这个工具的基本用法和它支持的标定类型。Kalibr通常用于标定相机和IMU,但用户提到的是双鱼眼相机,所以可能需要参考相关的配置参数。 根据用户提供的引用内容,特别是引用[2]和[4],里面提到了使用Kalibr标定鱼眼双目和IMU的例子,以及生成标定板的命令。这说明Kalibr支持鱼眼模型,比如使用`pinhole-equi`模型。用户可能已经了解了一些基础步骤,但需要在线标定的具体方法,可能是指实时或动态环境下的标定,而Kalibr通常是离线处理录制的数据包。 接下来,我需要确认Kalibr是否支持在线标定。根据已有的知识,Kalibr主要处理预先录制的bag文件,而不是实时流。因此,用户可能需要先录制数据,再进行标定。不过,用户可能误解了“在线”的意思,或者有特殊需求,需要实时处理。但根据常规操作,可能需要调整步骤,比如实时录制同时标定,但Kalibr本身可能不支持真正的在线实时标定。 然后,需要整理标定步骤,包括准备标定板、录制数据、运行命令等。引用[4]中提到生成标定板的命令,用户需要生成合适的AprilTag或棋盘格。然后,使用双目相机的话题录制bag文件,如引用[2]中的例子,指定两个图像话题。同时,确保相机模型正确,鱼眼可能需要使用`pinhole-equi`或`omni`模型。 另外,用户提到在线标定,可能需要解释Kalibr的工作流程,强调它需要完整的bag文件进行分析,因此“在线”可能指的是动态调整,但实际仍需后处理。可能需要建议用户先录制数据,再运行标定工具,并确保数据的时间同步和覆盖足够的运动。 最后,检查可能的常见问题,比如时间戳同步、运动充分性、标定板参数是否正确,这些都会影响标定结果。引用[3]提到标定完成后生成的文件,用户需要检查这些结果以验证标定质量。</think>### 分步解答:使用 Kalibr 进行双目鱼眼相机标定的方法 Kalibr 是一个常用的多传感器标定工具,支持单目、双目相机(包括鱼眼模型)以及 IMU 的联合标定。以下是针对双目鱼眼相机标定步骤: --- #### **1. 准备工作** - **安装 Kalibr** 确保已安装 ROS 和 Kalibr 环境(推荐 Ubuntu + ROS Noetic/Melodic)。可通过源码编译安装: ```bash git clone https://github.com/ethz-asl/kalibr.git catkin build kalibr ``` - **生成标定板** Kalibr 支持 AprilTag 或棋盘格标定板。以 AprilTag 为例,生成标定板配置文件: ```bash rosrun kalibr kalibr_create_target_pdf --type apriltag --nx 6 --ny 6 --tsize 0.02 --tspace 0.3 [^4] ``` 参数说明:`--nx` 和 `--ny` 为标定板内部角点数,`--tsize` 为标签边长(单位:米),`--tspace` 为标签间距。 --- #### **2. 数据采集** - **录制双目图像数据包** 使用 ROS 录制双目相机的图像话题(需同步时间戳): ```bash rosbag record -O stereo_calib.bag /camera/left/image_raw /camera/right/image_raw ``` 确保标定板在相机视野内充分移动(平移、旋转),覆盖不同距离和角度[^3]。 --- #### **3. 标定命令** - **运行双目鱼眼标定** 使用以下命令启动标定(假设标定板为 `aprilgrid.yaml`,数据包为 `stereo_calib.bag`): ```bash rosrun kalibr kalibr_calibrate_cameras \ --target aprilgrid.yaml \ --bag stereo_calib.bag \ --topic /camera/left/image_raw /camera/right/image_raw \ --models pinhole-equi pinhole-equi \ --bag-from-to 10 200 \ --timeoffset-padding 0.1 [^2] ``` - **关键参数说明**: - `--models`: 鱼眼相机模型选 `pinhole-equi`(等距投影)或 `omni`(全向模型)。 - `--bag-from-to`: 指定数据包的时间段(避免无效数据)。 - `--timeoffset-padding`: 时间戳对齐的容差[^2]。 --- #### **4. 输出结果验证** 标定完成后生成以下文件: - **`.yaml` 文件**: 包含双目相机内参、外参(右相机相对于左相机的变换矩阵)。 - **`.pdf` 文件**: 显示重投影误差分布,误差应小于 1.5 像素[^3]。 - **`.txt` 文件**: 记录标定参数的数值和误差统计。 --- #### **常见问题与优化** 1. **时间戳不同步** 若双目图像时间戳未对齐,添加 `--approx-sync 0.05` 参数(允许 50ms 时间差)。 2. **运动不充分** 标定板需在三维空间内充分运动,避免纯平移或纯旋转。 3. **鱼眼模型选择** 若重投影误差较大,尝试切换模型(如 `omni` 或 `pinhole-radtan`)。 --- ###
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