IMU内参标定(理论)

1、内参标定标定什么?

生产零偏、标度因数误差、安装误差

2、现象是什么?

零偏现象:即使没有任何运动或旋转,IMU传感器仍然会输出一个非零的信号。零偏是一个恒定的误差,导致测量值始终偏离实际值。对于加速度计,这会导致静止时测得非零的加速度;对于陀螺仪,这会导致测得一个不真实的角速度。
标度因数误差现象:标度因数误差使得传感器的输出与实际测量值之间存在比例偏差。即,传感器的输出不是精确的实际值乘以一个固定的比例常数。
安装误差现象:IMU中的传感器并没有完美地对准预期的坐标轴,而是存在一定的倾斜或旋转。这种误差导致测量方向偏离预期方向,使得不同轴之间出现耦合误差。

3、标定的理论依据?

零偏

静态测量:将IMU置于静止状态,在没有外部运动或旋转的情况下记录传感器输出数据。通过取一段时间内的平均值来确定零偏。
数据处理:记录的数据通过平均滤波等方法处理,得出零偏值,随后在实际测量中将其扣除。

标度因数

已知输入实验:使用标准参考设备(如精密旋转台或加速度台)为IMU提供已知的输入(如固定的角速度或加速度),然后记录IMU的输出。
线性拟合:将已知输入与传感器输出做线性拟合,确定实际的比例常数和误差。通过计算校正因子(实际值与测量值的比值),对传感器输出进行标定。

安装误差

多方向测量:将IMU分别在各个已知方向上进行多次测量,记录每个方向上的传感器输出数据。
误差矩阵计算:利用这些测量数据,通过数学建模计算出安装误差矩阵。这个矩阵可以表示为一个旋转矩阵或一个误差分布矩阵,用于在实际测量中校正方向误差。

4、标定方式

分立级标定:基于转台
迭代优化标定:不需要转台

5、内参误差模型

在这里插入图片描述

### 关于IMU相机标定的方法及教程 #### 工具介绍 对于IMU和相机的联合标定,常用工具之一是`Kalibr`。该工具能够处理单目、双目乃至多目的相机内部参数以及IMU外参的标定工作[^1]。 #### 安装指南 为了顺利开展IMU与相机之间的联合标定,在Ubuntu环境下推荐按照官方文档指示完成必要的软件包安装过程。具体来说,可以通过访问GitHub上的[Kalibr Wiki页面](https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation),获取详细的安装指导信息[^2]。 #### 数据采集准备 在执行具体的标定时,需准备好相应的数据集。通常情况下,这涉及到录制同步的时间戳图像序列及其对应的IMU读数文件。这些数据可通过支持ROS接口的小觅相机或其他兼容设备来收集[^3]。 #### 执行标定命令 一旦完成了前期准备工作之后,则可以利用如下Python脚本来启动整个标定流程: ```bash rosrun kalibr kalibr_calibrate_imu_camera --target /path/to/target.yaml \ --bag /path/to/data.bag --models pinhole radtan --topics /cam0/image_raw /imu0 ``` 上述命令中的路径应替换为实际的目标板配置文件位置(`target.yaml`)以及记录的数据包地址(`data.bag`);同时指定所使用的摄像机模型(此处采用pinhole加radial-tangential畸变矫正模式),并指明参与计算的话题名称。 #### 结果评估 当标定完成后,应当仔细审查输出的日志报告,特别是关注重投影误差指标是否达到了预期水平——即接近零点几个像素范围内。此外,还需对比由算法得出的姿态变换矩阵同物理上可测量到的位置差异程度,以此验证两者之间的一致性。 #### 后续操作建议 如果初次尝试未能获得满意的结果,不妨调整实验设置重新采样,或是优化输入参数再试一次。随着经验积累和技术掌握加深,相信最终能实现较为理想的标定效果。
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