Livox自动标定工具:高效解决激光雷达标定难题

Livox自动标定工具:高效解决激光雷达标定难题

Livox_automatic_calibration An automatic calibration algorithm for livox LiDAR Livox_automatic_calibration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Livox_automatic_calibration

项目介绍

在自动驾驶和机器人导航等领域,激光雷达(LiDAR)的标定是一个关键步骤,直接影响系统的精度和稳定性。为了简化这一复杂过程,Livox推出了Livox自动标定工具v0.1。该工具通过环境同构约束假设模型,实现了基于原始点云数据的自动标定。用户只需提供基础LiDAR和目标LiDAR的点云数据,工具即可自动完成标定过程,生成精确的标定矩阵。

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图1 红色:基础LiDAR的建图结果,绿色:目标LiDAR的自动标定结果

项目技术分析

Livox自动标定工具的核心技术基于以下几个步骤:

  1. 环境建图:使用基础LiDAR数据对环境进行建图。
  2. 迭代注册:利用目标LiDAR数据不断迭代注册到重建的地图中,通过几何结构的刚性不变性假设,逐步减少匹配误差。
  3. 标定矩阵计算:当算法收敛并满足标定矩阵的刚性不变特性(六条平行线)时,使用共识算法计算最终的标定矩阵。

该工具依赖于Cmake、PCL1.7和Eigen等库,推荐用户直接安装ROS,以便快速集成所需库。

项目及技术应用场景

Livox自动标定工具适用于以下场景:

  • 自动驾驶:在自动驾驶系统中,多个激光雷达的精确标定是实现高精度定位和导航的基础。
  • 机器人导航:机器人需要精确的传感器标定来实现复杂环境中的自主导航。
  • 三维重建:在三维重建项目中,多个激光雷达的标定是生成高精度三维模型的关键。

项目特点

  • 自动化:无需手动干预,自动完成标定过程,大大提高了标定效率。
  • 高精度:通过迭代注册和共识算法,确保标定结果的高精度。
  • 易用性:用户只需准备基础LiDAR和目标LiDAR的点云数据,即可快速上手。
  • 兼容性:支持多种LiDAR型号,如Mid-40和Horizon。

使用指南

1. 准备标定数据

  • 将基础LiDAR数据放入data/Base_LiDAR_Frames/.pcd目录,文件名从100000.pcd开始,后续文件名依次递增。
  • 将目标LiDAR数据放入data/Target_LiDAR_Frames/.pcd目录,文件名格式同上。
  • 将初始矩阵数据放入data/Init_Matrix.txt

注意:基础LiDAR数据和目标LiDAR数据需要尽可能同步,文件名和时间戳需对应。

2. 运行标定工具

cd livox_calibration
cp run.sh build/
cd build
sh run.sh

脚本首先启动可视化建图程序mapping,使用基础LiDAR构建子图。随后,启动calibration程序,自动标定目标LiDAR到基础LiDAR,估计每帧的标定参数。最后,启动曲线拟合器fitline,估计最终的参数矩阵。

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图2 示例数据集的输出结果

注意事项

  • 确保传感器数据同步。
  • 确保基础LiDAR建图结果的精度。
  • 数据采集车辆或平台的运动应尽可能缓慢,推荐校正每帧之间的运动畸变,以确保最终精度。
  • 初始外部参数矩阵不需要非常精确,但应大致对齐,以尽可能提高最终精度。

支持与引用

如需支持,可通过以下方式联系Livox:

  • 发送邮件至cs@livoxtech.com,描述问题及设置。
  • 使用Github Issues。

本工具基于以下研究开发:

@article{gong2018target,
title={A Target-Free Automatic Self-Calibration Approach for Multibeam Laser Scanners},
author={Gong, Zheng and Wen, Chenglu and Wang, Cheng and Li, Jonathan},
journal={IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement},
volume={67},
number={1},
pages={238--240},
year={2018},
publisher={IEEE}
}

开发者:Livox


Livox自动标定工具v0.1为激光雷达标定提供了一种高效、自动化的解决方案,适用于多种应用场景。无论您是自动驾驶开发者、机器人工程师还是三维重建专家,该工具都能帮助您快速、准确地完成标定任务。立即体验,提升您的项目精度!

Livox_automatic_calibration An automatic calibration algorithm for livox LiDAR Livox_automatic_calibration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Livox_automatic_calibration

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 关于 Livox MID70 激光雷达与双目相机联合标定 #### 背景介绍 Livox MID70 是一种高性能的固态激光雷达,具有高精度的距离测量能力和宽广的视场角。而双目相机则通过立体视觉技术获取环境的三维信息。为了实现两者的协同工作并提高系统的整体性能,在实际应用中通常需要进行联合标定。 #### 联合标定的意义 联合标定的主要目的是确定不同传感器之间的几何关系以及时间同步特性。对于 Livox MID70 和双目相机而言,这涉及找到两者之间精确的空间变换矩阵(旋转和平移),以便能够将点云数据投影到图像平面上或者反之亦然[^1]。 #### 常见方法概述 目前存在多种用于 LiDAR 和相机联合标定的技术方案: 1. **基于棋盘格图案的方法** 使用标准尺寸的黑白相间棋盘作为目标物放置在场景中多个位置上拍摄照片同时记录对应的LiDAR扫描结果。通过对这些配对的数据集分析计算得到所需的转换参数。 2. **自动特征匹配法** 此类方法无需人工干预即可完成整个过程。它依赖于从两个模态提取出来的显著特征点来进行相互关联从而推导出最终校准模型。例如边缘检测算子可以识别建筑物轮廓线;平面分割算法能发现地面等大面积平坦区域等等。 3. **半自动化流程** 结合上述两种方式的优点形成了一种折衷解决方案——即由操作员指定少量对应关系后再让计算机自行优化其余部分直至满足误差容忍度为止。 #### ROS 实现工具推荐 针对ROS环境下开发人员来说,“livox_camera_calib”是一个非常实用的选择因为它专门设计用来解决像MID系列这样的产品与其他光学设备间的互操作性问题。该包提供了图形界面让用户更方便地调整各项设置选项同时也支持命令行模式批量处理大批量文件夹内的素材内容。 以下是利用 `rosbag` 记录多源传感数据的一个简单例子: ```bash rosbag record -O lidar_cam_data.bag /mavros/imu/data /livox/lidar /camera/image_raw ``` 注意替换具体话题名称以适配您的硬件配置情况。 #### 注意事项 - 确保所有参与实验的装置都已正确安装固定好以免发生意外移动影响准确性; - 尽可能选取光线充足且背景复杂的测试场地有助于提升算法表现效果; - 定期复查维护各个组件的工作状态延长使用寿命减少维修成本。
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