使用Rviz完成摄像头(camera)的视频采集

一、准备摄像头

1.找到虚拟机设置,将USB设置为3.1
在这里插入图片描述
2.连接摄像头
在这里插入图片描述
3.连接成功如下
在这里插入图片描述
4.检查能否使用
使用cheese命令
在这里插入图片描述

二、使用Rviz

1.启动Rviz
打开两个终端分别执行以下命令

roscore
rviz

三、Rviz显示摄像头

1.安装uvc camera包

sudo apt-get install ros-melodic-uvc-camera
<think>我们正在处理一个关于在ROS系统中实现小车上的摄像头和激光雷达联合标定的问题。根据引用内容,我们知道标定参数会随时间变化,手动重新标定不切实际,因此需要自动标定方法。同时,引用中提到了基于线特征的自动标定方法(CRLF)以及一些标定工具包(如lidar_IMU_calib)。此外,引用[3]中详细描述了使用浙大的lidar-imu-calib进行标定的过程。 目标:在ROS小车上完成摄像头与激光雷达的联合标定。 步骤: 1. 理解联合标定的目的:获得摄像头和激光雷达之间的相对位姿(旋转矩阵和平移向量),以便将激光雷达点云投影到图像上,或者将图像信息与点云信息融合。 2. 准备标定工具:根据引用[3],我们可以使用浙大的lidar_imu_calib工具,但注意该工具主要用于激光雷达和IMU的标定。然而,我们的需求是摄像头和激光雷达的标定。因此,我们需要寻找专门用于摄像头和激光雷达标定的工具。 3. 引用[1]中提到的论文“CRLF: Automatic Calibration and Refinement based on Line Feature for LiDAR and Camera in Road Scenes”提供了一种基于线特征的自动标定方法。我们可以尝试使用这种方法。 4. 在ROS中,常用的摄像头和激光雷达标定工具有: - cam_lidar_calibration: 一个开源的ROS包,使用棋盘格进行标定。 - 或者使用autoware中的标定工具:autoware.ai中提供了标定工具,但可能比较复杂。 5. 推荐使用cam_lidar_calibration,因为它相对简单且常用。该工具包要求同时看到棋盘格的摄像头图像和激光雷达点云。 步骤概述(使用cam_lidar_calibration): a. 安装依赖和工具包。 b. 打印一个棋盘格标定板,并测量其尺寸。 c. 同时发布摄像头图像和激光雷达点云数据。 d. 运行标定节点,调整标定板的位置和姿态,采集多个样本。 e. 计算外参(旋转矩阵和平移向量)。 详细步骤: 1. 安装cam_lidar_calibration 我们可以从GitHub上克隆这个包:https://github.com/acfr/cam_lidar_calibration 2. 安装依赖: - ROS (Melodic或Noetic) - OpenCV - PCL 3. 准备标定板:使用一个已知尺寸的棋盘格(例如8x6,每个方格边长0.1米)。在配置文件中设置棋盘格参数。 4. 配置标定: - 修改配置文件(cam_lidar_calibration/conf/config.yaml),设置棋盘格的参数(如行数、列数、方格大小)、摄像头和激光雷达的话题名称。 - 确保摄像头已经标定(内参已知),因为标定需要摄像头内参。 5. 启动标定: - 启动摄像头和激光雷达的驱动节点,发布图像和点云。 - 启动标定节点:`roslaunch cam_lidar_calibration calibration.launch` - 打开Rviz,添加图像和点云显示,以及标定节点的Marker(用于显示检测到的棋盘格和点云中的棋盘格位置)。 6. 采集数据: - 将标定板放置在小车前方,确保摄像头和激光雷达都能看到。 - 在Rviz中,当检测到棋盘格时,会显示一个绿色的边界框。调整标定板的位置和角度,使其在多个不同位置被检测到(建议10-20个位置,覆盖图像和点云的不同区域)。 - 在终端中按空格键保存当前样本。采集足够多样本后,按“c”键计算标定结果。 7. 保存标定结果:计算完成后,外参会保存在指定的文件中(通常是一个YAML文件)。 8. 验证标定结果:将标定结果应用到融合算法中,检查点云投影到图像上的效果是否准确。 注意事项: - 摄像头和激光雷达的时间同步非常重要,如果不同步,需要配置时间同步节点(例如使用message_filters进行时间同步)。 - 如果使用不同的标定工具,步骤可能有所不同。 替代方法:如果上述方法不适用,也可以使用Autoware中的标定工具,但过程可能更复杂。 引用[1]中提到的方法(CRLF)是一种自动标定方法,但可能还没有现成的ROS包。如果有需要,可以尝试实现该论文的方法。 根据引用[3]的经验,标定过程可能会遇到很多问题,需要耐心调试。 因此,我们推荐使用cam_lidar_calibration工具包进行标定,因为它是一个专门为摄像头和激光雷达标定设计的ROS工具包,且相对成熟。 如果小车还涉及IMU,可能需要分别标定摄像头-激光雷达和激光雷达-IMU,然后通过变换得到摄像头-IMU的外参。 现在,我们将生成相关问题。</think>### ROS系统中实现摄像头与激光雷达联合标定指南 在ROS系统中实现小车摄像头与激光雷达的联合标定,核心目标是获取两者间的精确外参(旋转矩阵$R$和平移向量$t$)。以下是具体步骤和工具推荐: --- #### **一、标定准备工作** 1. **硬件要求** - 摄像头与激光雷达需刚性固定在小车上 - 标定板:建议使用**棋盘格标定板**(如8×6格,方格尺寸0.1m) - 确保两者时间同步:使用`message_filters`同步图像和点云话题[^2] 2. **软件依赖** ```bash sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-camera-calibration ros-$ROS_DISTRO-pcl-ros git clone https://github.com/acfr/cam_lidar_calibration # 推荐工具包 ``` --- #### **二、标定流程** 1. **摄像头内参标定** ```bash rosrun camera_calibration cameracalibrator.py \ --size 8x6 \ # 棋盘格角点数 --square 0.1 \ # 方格边长(m) image:=/camera/image_raw ``` 完成后保存`camera_info.yaml`文件(包含焦距$f_x, f_y$和畸变系数$k_1, k_2$等)。 2. **联合外参标定** **使用`cam_lidar_calibration`工具包:** ```bash roslaunch cam_lidar_calibration calibration.launch ``` - **操作步骤**: a. 在RViz中同时显示图像和点云 b. 移动标定板至不同位置(建议≥10组位姿) c. 当检测到棋盘格时,按空格键采集样本 d. 采集完成后按`c`计算外参 3. **验证标定结果** 将点云投影到图像空间: ```python # Python伪代码 projected_points = camera_matrix * (R @ lidar_points + t) ``` 检查点云边界是否与图像物体边缘对齐(如车辆轮廓)。 --- #### **三、自动标定方案(进阶)** 若需长期动态标定,推荐基于线特征的**CRLF方法**[^1]: 1. **原理** 利用道路场景中的直线特征(如车道线、建筑物边缘),最小化重投影误差: $$ \min_{R,t} \sum \left\| \pi(R \cdot P_L + t) - L_I \right\|^2 $$ 其中$\pi$为相机投影模型,$P_L$为激光雷达点,$L_I$为图像直线。 2. **部署流程** - 安装论文实现:https://github.com/OpenCalib/CRLF - 录制道路数据集:同步保存`/camera/image`和`/lidar/points` - 运行自动标定: ```bash rosrun crlf_auto_calib calibrate \ --image_topic /camera/image \ --pointcloud_topic /lidar/points ``` --- #### **四、常见问题解决** - **时间不同步**:使用`message_filters.ApproximateTimePolicy`对齐时间戳[^2] - **精度不足**: - 增加标定板位姿多样性(俯仰/旋转角度) - 尝试多传感器联合标定(如`lidar_IMU_calib`[^3]先标定IMU-激光雷达,再转换到相机) - **环境干扰**:避免强光反射影响激光雷达检测标定板 > 最终标定结果保存为`tf`静态变换,可通过`static_transform_publisher`发布: > ```bash > rosrun tf static_transform_publisher x y z yaw pitch roll lidar_frame camera_frame 100 > ``` ---
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值