关于传感器标定(imu标定，camera标定，camera-imu联合标定)

最新推荐文章于 2025-03-18 12:04:33 发布

Mr_Seeker

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文章标签： linux ubuntu

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_Seeker/article/details/125613032

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本文介绍使用ORB-SLAM3进行传感器标定的过程，包括IMU和相机标定的方法及注意事项，提供具体步骤与实例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

博主最近在帮同门做实验。关于传感器这些标定也是初次接触，使用orb-slam3代码包。其中涉及一些传感器标定，这里就把我用的东西汇总一下。

1.imu标定

1.1 使用imu_utlies标定

话说在前面，需要注意的是，这里分为两部分，imu_utils和code_utils。需要在catkin_workspace中先 caktin_make code_utils后，再将imu_utils的包移入再一起catkin_make。

这里放地址如下：

code_utils: GitHub - gaowenliang/code_utils: my code utilsmy code utils. Contribute to gaowenliang/code_utils development by creating an account on GitHub.https://github.com/gaowenliang/code_utils

imu_utils: GitHub - gaowenliang/imu_utils: A ROS package tool to analyze the IMU performance.A ROS package tool to analyze the IMU performance. - GitHub - gaowenliang/imu_utils: A ROS package tool to analyze the IMU performance.https://github.com/gaowenliang/imu_utils下载代码包：

git clone https://github.com/gaowenliang/code_utils.git
git clone https://github.com/gaowenliang/imu_utils.git

1.1.1安装步骤:

1. 安装依赖项

sudo apt-get install libdw-dev

2. 安装cere-solver

我们在imu_utils中的CMakeLists.txt中看到这里需要的环境，所以安装cere-solver

其实不是一定建议装最新的2.x版本。我的是ubuntu18.04 ，这里cere-solver的版本常常需要和Eigen3的版本对应.我这里Eigen3.3.4对应的cere-solver应该装1.14.0,否则在最终imu_utils编译catkin_make的时候会一大片编译错误,这时大概率要重装cere版本，我已经踩过坑了。

3. 一些编译错误的修正

(1) 编译code_utils会出现的错误

1- 编译报错：code_utils-master/src/sumpixel_test.cpp:2:24: fatal error: backward.hpp:No such file or directory
解决方案：在code_utils下面找到sumpixel_test.cpp，修改#include "backward.hpp"为 #include “code_utils/backward.hpp”，再编译。

2- 由于opencv4版本导致的编译错误

解决方案：其实就是不同版本opencv代码格式的修正

Update code to OpenCV 4 by mintar · Pull Request #15 · gaowenliang/code_utils · GitHub

(2)最后编译imu_utils出现一个问题 "build error on std::ofstream out_t"

解决方案: 缺头文件https://github.com/gaowenliang/imu_utils/pull/38/files#diff-37a67ff78eb7260214b323353263b9af40a2fa98719a1e81937fae0159df87a3

1.1.2使用方法

主要是3个方面：

1.录imu的rosbag

一般说让imu静置两个小时，我自己觉得一个小时顶多了。

2.在 catkin_workspace/ src / imu_utils/launch路径中添加一个launch文件(比如imu.launch)

<launch>
    <node pkg="imu_utils" type="imu_an" name="imu_an" output="screen">
                                                 <!--这里输入rosbag中的topic-->
        <param name="imu_topic" type="string" value= "/djiros/imu"/> 
                                                 <!--这里输入名字，随便写-->
        <param name="imu_name" type="string" value= "A3"/>
                                                   <!--路径根据自己的写，参考就是以imu_utils为基准-->
        <param name="data_save_path" type="string" value= "$(find imu_utils)/data/"/>
        <param name="max_time_min" type="int" value= "120"/><!--前面录制的rosbag的时常-->
        <param name="max_cluster" type="int" value= "100"/><!--话题的频率-->
    </node>
</launch>

我们最终要获取的文件数据主要是如下格式,千万注意 单位，尤其是加速度的单位g和m/s2

%YAML:1.0
---
type: IMU
name: xxxx
Gyr:
   unit: " rad/s"
   avg-axis:
      gyr_n: 2.8863420507420113e-04
      gyr_w: 1.1459110507032453e-05
   x-axis:
      gyr_n: 3.2930571149111798e-04
      gyr_w: 1.0789910393933457e-05
   y-axis:
      gyr_n: 3.2221204736715821e-04
      gyr_w: 1.8262850703709627e-05
   z-axis:
      gyr_n: 2.1438485636432713e-04
      gyr_w: 5.3245704234542729e-06
Acc:
   unit: " m/s^2"
   avg-axis:
      acc_n: 1.6939167703267824e-02
      acc_w: 4.7410057431232906e-04
   x-axis:
      acc_n: 1.4495200684325752e-02
      acc_w: 6.5371145813888573e-04
   y-axis:
      acc_n: 1.4674141432773454e-02
      acc_w: 2.7511904157022989e-04
   z-axis:
      acc_n: 2.1648160992704262e-02
      acc_w: 4.9347122322787151e-04

3. 运行

roslaunch imu_utils imu.launch
rosbag play -r 200 imu.bag

1.2使用kalibr标定

我没有用这种方法，只是在使用camera标定的时候看到这个方案。

这里，有详细说明如何使用，供君参考：

https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/Multi-IMU-and-IMU-intrinsic-calibration

未完，待续..