faster-lio与fast-lio中如何修改雷达的旋转角度

仿真模型修改

验证使用仿真环境验证,因此修改仿真文件简单一些,我们在仿真调用 px4 的 launch 文件中,找到对应的雷达 sdf 文件,只需要修改其初始位姿参数即可,这里我是旋转了 pitch 30度:

运行对应的 launch 文件,在 gazebo 中可以看到模型有旋转,以及激光线束也是有旋转的:

faster-lio中的旋转矩阵修改

旋转矩阵的计算对应:

<think>嗯,用户现在想配置Fast-LIO来支持倾斜安装的Mid360激光雷达,并且这个雷达内置了IMU。之前我回答过关于倾斜安装的方法和校准步骤,现在需要结合这些知识来指导用户进行具体的配置。 首先,用户可能已经按照之前的指导完成了机械安装和坐标系转换,现在需要调整Fast-LIO的参数以适应这种安装。我需要考虑几个方面:IMU和激光雷达之间的外参标定、坐标系的转换、配置文件中的参数设置,以及可能的点云预处理。 用户提到内置IMU,所以需要确认IMU和激光雷达的相对位姿是否已经正确标定。根据之前的回答,静态标定中使用ICP或特征匹配来优化变换矩阵,这可能涉及到外参的旋转和平移参数。在Fast-LIO的配置文件中,需要设置IMU到激光雷达的外参,包括旋转矩阵和平移向量。 接下来,倾斜安装意味着激光雷达的坐标系相对于机器人基座有旋转,因此需要将激光雷达的点云转换到基座坐标系中。这可能需要在Fast-LIO中设置`extrinsic_R`和`extrinsic_T`参数,或者在代码中进行坐标变换。用户可能需要修改这些参数来反映实际的安装角度,比如绕X或Y轴旋转θ度后的旋转矩阵。 另外,点云预处理可能也是必要的。倾斜安装可能导致点云在某个方向上的分布不均匀,可能需要调整滤波参数,比如去除地面点或者设置不同的范围过滤。例如,如果雷达倾斜向下,地面点可能更近,需要过滤掉过近的点以避免干扰。 用户可能遇到的问题包括点云坐标系不正确、IMU数据激光雷达数据不同步或外参不准确导致的定位漂移。需要提醒用户检查时间同步,确保IMU和激光雷达的时间戳对齐,或者配置中的时间偏移参数是否正确。 此外,动态环境下的标定验证也很重要。用户可能需要在实际运行中使用Kalman滤波或因子图优化来持续修正误差,这在Fast-LIO中可能已经内置了相关的优化算法,但需要确认参数是否合适。 最后,用户可能需要参考Fast-LIO的官方文档或社区资源,特别是针对Livox雷达的配置示例,因为Mid360是Livox的产品,可能有特定的参数设置或预处理步骤需要注意。例如,Livox雷达的点云格式可能需要特定的解析方式,或者需要启用特定的去畸变选项。 总结来说,配置步骤应包括外参标定、参数文件调整、预处理设置以及验证和调试。需要逐步引导用户完成这些步骤,并提供常见问题的解决方法,比如点云倾斜或轨迹漂移时的调整方法。</think>以下是针对倾斜安装Livox Mid360激光雷达(内置IMU)的Fast-LIO配置指南,结合坐标系转换理论和实际工程实践: --- ### 一、坐标系配置关键步骤 1. **IMU-LiDAR外参标定** - 使用标定工具获取精确的$T_{imu}^{lidar}$变换矩阵 -Fast-LIO配置文件中设置: ```yaml extrinsic_R: [1,0,0,0,1,0,0,0,1] # 替换为实际旋转矩阵元素 extrinsic_T: [0,0,0] # 替换为实际平移向量 ``` 2. **倾斜安装参数补偿** 若安装倾斜角为$\theta$绕X轴: ```yaml # 在点云预处理模块添加坐标变换 lidar_to_imu: rotation: axis: [1,0,0] angle: -theta # 负号表示坐标系的逆向变换 translation: [x,y,z] ``` --- ### 二、Fast-LIO配置文件修改 ```yaml # 参数文件:mid360_config.yaml # 1.传感器参数 lidar_type: 3 # Livox Mid360类型代码 scan_line: 64 # 实际扫描线数 point_filter_num: 1 # 采样间隔 max_dist: 100.0 # 最大探测距离 min_dist: 0.3 # 调整最小值防止地面干扰 # 2.运动补偿(关键参数) enable_blur: 1 # 启用运动去畸变 time_diff_imu_lidar: 0.0 # 时间同步误差补偿 # 3.IMU参数(内置IMU配置) imu_topic: "/livox/imu" imu_rate: 400 # Mid360 IMU实际频率 acc_cov: 0.01 gyr_cov: 0.001 ``` --- ### 三、点云预处理增强 ```cpp // 在点云回调函数中添加倾斜补偿 void cloud_handler(const livox_ros_driver::CustomMsg::ConstPtr &msg) { PointCloudXYZI::Ptr pl_orig(new PointCloudXYZI()); // 原始点云转换... // 执行倾斜安装补偿(示例绕X轴旋转θ) Eigen::AngleAxisd rot_x(-theta, Eigen::Vector3d::UnitX()); for (auto &p : pl_orig->points) { Eigen::Vector3d pt(p.x, p.y, p.z); pt = rot_x * pt; p.x = pt.x(); p.y = pt.y(); p.z = pt.z(); } // 后续处理流程... } ``` --- ### 四、验证调试 1. **静态场景验证** ```bash roslaunch fast_lio mapping_mid360.launch rviz中检查点云地面平整度,若存在倾斜需重新校准extrinsic_R ``` 2. **动态精度测试** ```bash # 录制包含回环的数据包 rosbag play --clock dataset.bag # 运行后评估轨迹漂移量 evo_ape kitti ground_truth.txt fastlio_pose.txt ``` --- ### 五、典型问题解决方案 | 问题现象 | 解决方案 | |------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 点云地面非水平 | 检查extrinsic_R的旋转顺序,Livox默认Z轴对齐需补偿倾斜轴 | | 运动畸变残留 | 确认enable_blur=1,并检查IMULiDAR时间同步精度 | | 建图出现高度方向漂移 | 在配置文件中增加height_scale_factor参数补偿安装倾角误差 | | IMU初始化失败 | 调整config中imu_gravity_align参数,尝试[9.7, 0.1, 0.2]等初始重力向量值 | 建议配合手持设备进行多角度运动标定,可获得更好的外参估计结果[^1]。实际部署时可参考Livox官方提供的Mid360倾斜安装补偿案例代码库。
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