visual inertial calibration

本文探讨了在线校准IMU和相机内在参数以及两者之间外在参数的方法,引用了多个研究工作,并提供了使用kalibr进行IMU内在参数校准的实践经验。作者开源了一个将图像和IMU数据转换为rosbag的工具,并分享了数据集的下载链接。

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I always find a way to online calibrate IMU  and camera intrinsic  parameters and extrinsic parameter between camera and IMU.

some good works can be saw as follow:

[1] Li M, Yu H, Zheng X, et al. High-fidelity sensor modeling and self-calibration in vision-aided inertial navigation[C]// IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2014:409-416.

[2] Nikolic J, Burri M, Gilitschenski I, et al. Non-Parametric Extrinsic and Intrinsic Calibration of Visual-Inertial Sensor Systems[J]. IEEE Sensors Journal, 2016, 16(13):5433-5443.

### VINS 相机标定的方法与教程 #### 单目相机标定基础 单目相机标定是多传感器融合系统中的重要环节之一。为了实现精确的姿态估计,VINS(Visual-Inertial Navigation System)依赖于高质量的相机内参和外参校准[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np # 准备对象点,像棋盘格那样的角点 objp = np.zeros((6*9, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2) # 存储所有图像的对象点和图像点 objpoints = [] # 3d point in real world space imgpoints = [] # 2d points in image plane. for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9, 6), None) if ret is True: objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) ``` 这段代码展示了如何使用 OpenCV 库来执行标准的单目相机内部参数标定过程。 #### 双目标定扩展至VINS框架 对于涉及双目的情况,则需进一步考虑两台摄像设备之间的相对位置关系——即所谓的外部参数矩阵\[R|t\][^3]。此步骤同样适用于构建基于视觉惯性的导航解决方案,在此类应用中通常会涉及到IMU(惯性测量单元)的数据同步采集与处理[^4]。 当准备就绪后,可以按照如下方式调用 `cv2.stereoCalibrate` 来完成整个系统的联合优化: ```cpp // C++ code snippet for stereo calibration using OpenCV std::vector<std::vector<cv::Point3f>> objectPoints; std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePointsL, imagePointsR; double rms = cv::stereoCalibrate( objectPoints, imagePointsL, imagePointsR, cameraMatrixL, distCoeffsL, cameraMatrixR, distCoeffsR, imageSize, R, T, E, F); ``` 上述片段说明了怎样利用已知的世界坐标系下的特征点及其对应的左、右摄像头成像平面内的投影来进行最终的整体调整。 #### 使用ROS进行实际操作 考虑到许多机器人平台都采用 ROS(Robot Operating System),因此针对 ZED2 这样的具体硬件型号提供了详细的命令行指导以帮助用户顺利完成数据记录及后续分析工作: ```bash rosbag record -O Kalib_data_vga.bag \ /zed2/zed_node/imu/data_raw2 \ /zed2/zed_node/left/image_rect_color2 \ /zed2/zed_node/right/image_rect_color2 ``` 这条指令用于收集 IMU 和左右眼图像流的信息以便之后离线模式下开展更为复杂的算法调试任务。
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