雷达和imu的联合标定原理

雷达和IMU的外参标定

  1. 标定的意义
  2. 标定的原理

在系统中,我们通常认为IMU就是载体系,所以标定所得到的外参是从雷达到imu系的一个位姿变换矩阵T_{imu-lidar} 。 

假设在世界坐标系中有一个静止不动的物体,用已经固联好的lidar-imu系统在两个不同的位置去观测这个静止的物体。则可得如下位姿公式:

T_{w-p}=T_{w-imu1}\cdot T_{imu1-lidar1}\cdot T_{lidar1-p}

T_{w-p}=T_{w-imu2}\cdot T_{imu2-lidar2}\cdot T_{lidar2-p}

物体在世界坐标系下的位置是没有变化的所以有:

T_{w-imu1}\cdot T_{imu1-lidar1}\cdot T_{lidar1-p}=T_{w-imu2}\cdot T_{imu2-lidar2}\cdot T_{lidar2-p}

T_{w-imu2}^{-1}\cdot T_{w-imu1}\cdot T_{imu1-lidar1}=T_{imu2-lidar2}\cdot T_{lidar2-p}\cdot T_{lidar1-p}^{-1}

因为lidar-imu是已经固联好的所以可以得到: 

T_{imu2-imu1}\cdot T_{imu1-lidar1}=T_{imu-lidar}\cdot T_{lidar2-lidar1}

可以由里程计得到:T_{imu2-imu1}T_{lidar2-lidar1} 

但是在纯IMU的情况下标定得到的误差比较大甚至不可使用。

### SLAM中雷达IMU标定方法 在SLAM系统中,激光雷达IMU通常被固定在一起或者安装得非常接近,因此它们之间的相对位置关系是固定的。然而,在实际应用中仍需对标定这些传感器间的外参进行精确测量,以便更好地融合多源数据并提高定位精度。 #### 设备准备 用于标定的主要设备包括激光雷达(如Velodyne系列)、惯性测量单元(IMU),以及可能涉及的数据记录工具(如ROS bag)。具体来说,标定时需要确保点云话题名称匹配特定框架的要求,例如`/points_raw`[^2]。 #### 软件环境搭建 为了实现自动化标定流程,可以利用开源项目Autoware作为基础平台来完成操作。如果目标硬件为PX4飞控,则可参照已有配置创建新的启动脚本文件,比如通过命令 `touch px4.launch` 来初始化一个新的launch包结构[^4]。 #### 实际操作步骤概述 尽管这里不采用传统意义上的分步描述,但仍有必要提及几个关键环节: - **数据采集**: 使用真实世界中的移动轨迹录制包含同步时间戳的时间序列数据集。 - **预处理调整**: 如果原始点云主题不符合预期输入标准(`/rslidar_points`),可以通过重映射机制将其转换为目标形式 `/points_raw` ,这一步骤可通过如下指令达成:`rosbag play autoware-20221006.bag /rslidar_points:=/points_raw` . - **执行校准程序**: 启动相应的节点服务后加载先前保存下来的离线数据片段,并选取合适的图像Topic供后续分析使用;随后指定待估计变换矩阵对应的模态组合——即“相机至Veldoyne”的关联模式或其他相似选项 . #### 数学建模背景知识补充 考虑到刚体动力学特性,即使两部件物理连接紧密,其相互作用规律也可能显得不够直觉化。这就意味着即便看似简单的关系也需要借助复杂的理论模型加以解析说明 [^3]. ```python import numpy as np def rigid_body_transform(R, t): """ 定义一个函数用来表示从LIDAR坐标系到IMU坐标系的转换过程 参数: R (numpy.ndarray): 旋转部分,大小应为(3x3) t (numpy.ndarray): 平移向量,长度应该等于3 返回值: T (numpy.ndarray): 组合后的齐次变换矩阵,形状为(4x4) """ T = np.eye(4) T[:3,:3] = R T[:3,3] = t.flatten() return T ``` 上述代码展示了如何构建一个基本的刚体变换矩阵T,它由旋转成分R平移矢量t共同构成,适用于表达不同参考系间的位置姿态差异情况。
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