SLAM学习 | 小觅相机的图像与IMU时间戳对齐分析

本文分析了小觅相机MYNTEYE-S1030的图像与IMU数据时间戳对齐情况,通过实验验证了官方宣称的5ms以内对齐误差。并探讨了通过调整IMU频率减小对齐误差的方法。

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概要: 接前文——SLAM学习 | 使用小觅相机MYNTEYE-S1030收集数据集,得到了图像与IMU数据之后,由于两者采样频率相差很大,所以首先需要分析他们各自的时间戳对齐情况。相机官网上说已经通过相关芯片进行了硬件对齐,且误差保持在5ms以内,那就正好来验证一下吧。
关键字: 小觅相机; 视觉-IMU时间戳对齐
 

1 在时间轴上标注时间戳

   在前文中提到,一次采集可以得到5种数据,分别是4种图像数据——深度图depth、差分图disparity、光学左图left、光学右图right和1种运动数据——IMU数据,如图1所示:

图1 小觅相机运行record例程采集到的数据的文件结构

 
   其中4种图像的时间戳相同,因此只需比较一种图像,如left的时间戳与IMU时间戳。时间戳数据如下例所示:

2047232990

   数据精确到微秒,当前时刻是2047秒232990微秒。

   在时间轴上分别标识left与IMU的时间戳,如图2所示:

图2 图像(红点)与IMU(蓝点)时间戳

 
   其中红点、蓝点分别表示图像、IMU时间戳。从图中大致可以看出,每两个红点之间存在8个蓝点间隔,这与预设的图像帧率25fps、IMU频率200Hz吻合。

2 时间戳对齐误差

   为了更进一步分析两者对齐情况,对每个图像时间戳,从IMU时间戳中筛选出最接近的那一个,并计算两者误差,得到如图3所示的误差曲线:

图3 图像与IMU时间戳对齐误差

 
   由图3所示,图像与IMU时间戳误差大致在0-2500微秒区间内呈周期性波动,最大误差也仅有2.5毫秒左右,这对40毫秒的图像采样间隔来说一般是可以接受的。

   在同样的图像帧率、IMU频率(25fps,200Hz)下再做两组实验,得到的结果如图4(1)(2)所示,结论一致。

图4(1) 图像与IMU时间戳对齐误差(第二组实验)
图4(2) 图像与IMU时间戳对齐误差(第三组实验)

3 通过增加IMU频率减小对齐误差

   更进一步,如果对时间戳对齐误差容忍度更低,则可以通过增加IMU频率实现。保持图像帧率为25fps,将IMU帧率提高到50Hz,则每帧图像与其时间最接近的IMU时间戳之间的误差如图5所示:

图5 IMU在500Hz频率下,图像与IMU时间戳对齐误差

   可以看到,当IMU频率提高到500Hz时,图像-IMU时间戳对齐误差的波动区间由原来的0-2500us降低到0-1000us。

   一般地,设IMU频率为f(单位:Hz),则图像-IMU时间戳对齐误差的波动上限UP=1000/(2*f)(单位:毫秒),波动区间为[0, UP]。

<think>嗯,用户想了解如何使用Kalibr进行RGBD相机IMU的联合标定。首先,我需要回忆一下Kalibr的基本用法和相关文档。记得Kalibr是ETH Zurich开发的一个标定工具,主要用于多传感器标定,比如相机IMU和轮速计等。用户提到的RGBD相机IMU的联合标定,可能涉及到时间同步和空间标定。 首先,用户可能需要准备标定板。根据引用[3],Kalibr支持Aprilgrid、Checkerboard和Circlegrid三种标定板,用户需要下载对应的PDF并打印。这点很重要,因为标定板的选择会影响标定结果,特别是Aprilgrid可能有更好的检测鲁棒性。 接下来,安装Kalibr。通常是通过ROS来安装,可能需要添加相应的源或者从源码编译。不过用户可能需要先确认自己的ROS版本是否兼容,比如Melodic或Noetic。安装步骤可能需要参考官方文档,或者使用apt-get安装ROS包。 然后,数据采集部分。用户需要同时录制RGBD相机图像IMU的数据。这里需要注意的是时间同步的问题,因为相机IMU时间戳必须对齐。通常建议使用硬件同步,或者确保软件时间戳的准确性。此外,移动标定板的方式也很重要,需要覆盖所有运动轴,尤其是IMU的激励,比如各个方向的旋转和平移,以获取充分的动态信息。 标定过程中,可能需要使用Kalibr的工具来检查数据质量,比如kalibr_checkerboard_dataset或者kalibr_imu_camera_check。这些工具可以帮助用户确认数据是否适合标定,比如IMU是否有足够的运动激励,图像中的标定板是否被正确检测到。 标定命令方面,用户需要使用kalibr_calibrate_imu_camera工具,并指定相应的参数文件,比如IMU的配置文件、相机的标定文件(如YAML格式),以及bag文件。这里需要注意的是,RGBD相机的标定可能需要特别处理,因为通常Kalibr是针对单目或双目相机的,但RGBD可能可以当作带有深度信息的单目来处理。可能需要确认Kalibr是否直接支持RGBD,或者需要将深度信息其他数据结合使用。 标定完成后,用户需要验证结果,比如重投影误差和IMU参数是否合理。如果误差较大,可能需要重新采集数据或调整参数。此外,引用[1]中提到ORBSLAM3使用Kalibr进行标定,用户可能需要将标定结果应用到SLAM系统中,这时候需要确保标定文件的格式兼容性。 用户可能遇到的问题包括数据同步不好导致标定失败,或者标定板检测不稳定。这时候建议检查时间戳同步,或者尝试不同的标定板类型。此外,IMU的噪声参数设置也可能影响标定结果,需要根据实际传感器的规格进行配置。 最后,用户可能需要参考Kalibr的官方文档和Wiki,以及相关的论文,如引用[2]中的Real-Time Visual Odometry,来深入理解标定的原理和最佳实践。如果有具体的错误信息,可能需要查阅社区或GitHub的issue来寻找解决方案。</think>### 使用Kalibr进行RGBD相机IMU联合标定的步骤 #### 1. **准备工作** - **标定板选择**:使用Kalibr支持的标定板(如Aprilgrid、Checkerboard或Circlegrid),需下载并打印PDF文件[^3]。 - **传感器安装**:确保RGBD相机IMU刚性固定,且时间戳同步(硬件同步或软件同步)。 - **安装Kalibr**:通过ROS安装Kalibr包,或从源码编译: ```bash sudo apt-get install ros-<distro>-kalibr ``` #### 2. **数据采集** - **录制ROS Bag**: - 缓慢移动传感器组合,覆盖所有运动轴(平移、旋转)。 - 确保标定板在RGBD相机的视野内,且IMU受到充分激励(避免静止状态)[^1]。 - 录制命令示例: ```bash rosbag record /rgb/image_raw /depth/image_raw /imu/data -O calibration.bag ``` #### 3. **配置文件准备** - **相机标定文件**(如`camchain.yaml`): ```yaml cam0: camera_model: pinhole intrinsics: [fx, fy, cx, cy] distortion_coeffs: [k1, k2, p1, p2] ``` - **IMU噪声参数文件**(如`imu.yaml`): ```yaml rate: 200 # IMU采样频率 accelerometer_noise_density: 0.01 # 噪声密度 gyroscope_noise_density: 0.005 ``` #### 4. **执行联合标定** ```bash kalibr_calibrate_imu_camera \ --target aprilgrid.yaml \ # 标定板参数 --cam camchain.yaml \ # 相机参数 --imu imu.yaml \ # IMU参数 --bag calibration.bag \ # 数据文件 --time-calibration # 时间偏移校准 ``` #### 5. **结果验证** - 检查输出文件`camchain-imucam.yaml`中的重投影误差(一般需小于0.5像素)。 - 验证IMU相机的时空参数(如时间延迟、相对位姿)。 --- ###
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