cam_lidar_calibration 项目使用教程

cam_lidar_calibration 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cam_lidar_calibration

1. 项目的目录结构及介绍

cam_lidar_calibration 项目的目录结构如下:

cam_lidar_calibration/
├── CMakeLists.txt
├── README.md
├── launch/
│   ├── assess_results.launch
│   ├── run_optimiser.launch
│   └── ...
├── src/
│   ├── calibration_node.cpp
│   ├── optimise_node.cpp
│   └── ...
├── include/
│   ├── cam_lidar_calibration/
│   │   ├── RunOptimiseAction.h
│   │   └── ...
├── config/
│   ├── camera_info.yaml
│   ├── lidar_info.yaml
│   └── ...
└── data/
    ├── images/
    ├── pcd/
    └── ...

目录结构介绍

  • CMakeLists.txt: 用于构建项目的CMake配置文件。
  • README.md: 项目说明文档。
  • launch/: 包含项目的启动文件。
  • src/: 包含项目的源代码文件。
  • include/: 包含项目的头文件。
  • config/: 包含项目的配置文件。
  • data/: 包含项目的数据文件,如标定图片和点云数据。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件位于 launch/ 目录下:

  • assess_results.launch: 用于评估标定结果,将点云投影到图像上。
  • run_optimiser.launch: 用于启动优化器,进行标定参数的迭代计算。

启动文件介绍

  • assess_results.launch:

    <launch>
      <arg name="csv" default="$(find cam_lidar_calibration)/data/vlp/calibration_quickstart.csv"/>
      <arg name="visualise" default="true"/>
      <!-- 其他配置参数 -->
    </launch>
    
  • run_optimiser.launch:

    <launch>
      <arg name="import_samples" default="true"/>
      <!-- 其他配置参数 -->
    </launch>
    

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下:

  • camera_info.yaml: 相机的内参配置文件。
  • lidar_info.yaml: 激光雷达的配置文件。

配置文件介绍

  • camera_info.yaml:

    camera_matrix:
      rows: 3
      cols: 3
      data: [fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1]
    distortion_coefficients:
      rows: 1
      cols: 5
      data: [k1, k2, p1, p2, k3]
    
  • lidar_info.yaml:

    lidar_parameters:
      min_angle: -180
      max_angle: 180
      resolution: 0.01
    

以上是 cam_lidar_calibration 项目的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。

cam_lidar_calibration (ITSC 2021) Optimising the selection of samples for robust lidar camera calibration. This package estimates the calibration parameters from camera to lidar frame. cam_lidar_calibration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cam_lidar_calibration

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 关于摄像头和激光雷达在校正中的应用 在自动驾驶汽车以及机器人系统中,为了实现高精度的环境感知能力,摄像头与LiDAR之间的精确校正是至关重要的。一种新方法被提出用于解决这一挑战,此方法不仅具有良好的精度和稳定性,而且能够在线完成自动化的外参标定过程[^2]。 #### 方法概述 该技术通过融合来自不同传感器的数据来提升系统的整体性能。具体来说,在初始化阶段之后,算法会持续监控车辆行驶过程中产生的动态变化,并据此调整两者的相对位置关系。这种方法可以有效减少由于温度波动或其他外部因素引起的误差累积问题。 对于基于运动学模型的方法而言,除了考虑几何约束条件之外,还引入了时间偏移估计机制以同步多模态数据流的时间戳信息[Z. Taylor 和 J. Nieto 提出了利用传感器语义信息来进行实时内外参数联合优化的技术][^3]。这有助于改善最终输出结果的质量并增强整个框架面对复杂场景时的表现力。 ```cpp // Example C++ code snippet showing how to load parameters from YAML into ROS node. void readParameters(ros::NodeHandle& nh){ std::string config_file; nh.getParam("/path/to/config", config_file); cv::FileStorage fsSettings(config_file, cv::FileStorage::READ); double param1 = fsSettings["param_name_in_yaml"]; // Load parameter defined in YAML } ``` 上述代码片段展示了如何在一个ROS节点内加载YAML配置文件中的参数值。这对于设置诸如摄像头内部矩阵或是LiDAR旋转角度之类的固定属性非常有用。当涉及到更复杂的自适应调节需求时,则可能需要用到更加高级别的编程接口或专用工具包[^5]。 #### 实验验证 实验结果显示,所提出的方案能够在多种工况下保持稳定的运行状态,并且相较于传统离线方式有着明显的优势——尤其是在长时间连续作业期间。然而,当前版本仍然存在一些局限性有待改进;例如过高的计算成本可能会限制其实际应用场景的选择范围。因此,后续的研究方向之一便是探索更为高效的解决方案以便更好地满足工业界的需求。
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