camera-imu标定 联合标定

本文介绍如何进行ROSbag中的IMU和相机的外参矩阵标定。首先录制包含相机和IMU数据的rosbag包,确保标定过程中包含标定板。然后安装Kalibr并创建工作空间,通过catkin_make编译。标定过程可能出现卡顿,参考相关资源可解决。由于rosbag录制错误,目前尚未得到标定结果,需重新录制数据以实现时间同步。

最后一步标定

得到imu和camera的外参矩阵

首先录制rosbag

// rosbag record /topic_name1 /topic_name2 /topic_name3 -O filename.bag

海康相机的topic需要自己手动写(还需研究)
得到含有相机和imu的rosbag包,
rosbag录制中标定中含有标定标定板的内容。(傻了,空录了一个包,导致一直角点不能从camera/image_raw)
啥都没有,怎么可能有呜呜呜…
kalibr安装
链接: https://github.com/ethz-asl/Kalibr.git.
别人的操作:
建立操作空间:

// mkdir -p~/kalibr_workspace/src
   cd ~/kalibr_workspace
   source /opt/ros/indigo/setup.bash
   catkin init
   catkin config --extend /opt/ros/indigo
   catkin config --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
   ##编译:
cd~/kalibr_workspace/src
git clone https://github.com/ethz-asl/Kalibr.git

cd~/kalibr_workspace
catkin build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -j4(根据自己电脑配置调整数值)

source~/kalibr_workspace/devel/setup.bash

我又有疑惑了,为啥不用catkin_make 。
然后发现其实catkin_make 编译也是一样的
上面内容我觉得麻烦
直接先建立操

### Camera-IMU 标定方法 Camera-IMU联合标定旨在精确确定相机和惯性测量单元(IMU)之间的相对位置和姿态关系。这一过程对于融合这两种传感器的数据至关重要,尤其是在机器人导航、自动驾驶等领域。 #### 方法概述 一种常见的做法是通过视觉里程计(VO)与IMU数据的时间同步来实现外参数的估计。具体来说: - **特征匹配**:从连续图像帧中提取并匹配特征点。 - **运动模型构建**:利用这些匹配点计算相隔时间内的相机位移变换\( R_{\text{camera}} \),以及同一时间段内由IMU积分获得的姿态变化 \( R_{\text{imu}} \)[^2]。 - **优化求解**:将上述两个变换量作为约束条件设置成最小化问题,并采用奇异值分解(SVD)或其他数值算法寻找最优解——即代表两者之间转换关系的旋转和平移向量。 #### 使用Kalibr进行快速上手 为了简化这个复杂的过程,可以借助开源软件包如[Kalibr](https://github.com/ethz-asl/kalibr),它提供了完整的工具链来进行摄像头单体及多模态系统的内外参标定工作。安装方式简单明了: ```bash mkdir -p ~/kalibr_ws/src && cd ~/kalibr_ws/src git clone https://github.com/ethz-asl/kalibr.git . cd .. catkin_make source devel/setup.bash ``` 完成环境搭建之后,按照官方文档指引准备棋盘格图案及其尺寸规格等必要材料即可开展实验[^3]。 #### VINS-Fusion的应用实例 [VINS-Fusion](http://wiki.ros.org/vins_fusion) 是另一个强大的框架,在实际应用中有很好的表现效果。该方案不仅能够处理静态场景下的标定任务,还特别擅长于动态环境中实时调整外部参数。其核心在于巧妙地结合了双目视差信息与加速度计读数间的关联特性,从而实现了更加鲁棒可靠的估计性能。 ### 相关问题 1. 如何评估不同条件下Camera-IMU标定结果的好坏? 2. Kalibr支持哪些类型的传感器组合用于联合标定? 3. 在VINS-Fusion中标定时如何选择合适的初始猜测值? 4. 是否存在其他流行的Camera-IMU联合标定库或工具? 5. 对于初学者而言,学习Camera-IMU标定的最佳起点是什么?
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