激光雷达与相机联合标定：cam_lidar_calibration 安装与配置完全指南

激光雷达与相机联合标定：cam_lidar_calibration 安装与配置完全指南

项目基础介绍

cam_lidar_calibration 是一个专为实现激光雷达（LiDAR）与相机之间外参数校准而设计的开源工具包。该工具包优化了样本选择流程，以提高校准的稳健性。适用于自动驾驶和机器人领域，通过精确估计从相机坐标系到LiDAR坐标系的转换参数。此项目基于Python和ROS（Robot Operating System），是ITSC 2021会议讨论的重要研究成果。

主要编程语言

• Python
• 使用ROS（Robot Operating System）框架

关键技术和框架

• ROS: 用于处理多传感器数据流和提供模块化架构。
• OpenCV: 可能用于图像处理，如棋盘格角点检测。
• PCL (Point Cloud Library): 处理LiDAR数据点云。
• 非线性优化方法: 如Levenberg-Marquardt算法，用于参数估计。

准备工作与详细安装步骤

步骤1：环境准备

确保你的开发环境已安装：

• Ubuntu 18.04 或更高版本（兼容ROS Melodic）
• ROS Melodic Morenia
• Git
• Python 3.x

步骤2：克隆项目仓库

打开终端，执行以下命令以克隆cam_lidar_calibration项目到你的工作空间的src目录下：

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
git clone -c http.sslVerify=false -b calib-v2 https://github.com/acfr/cam_lidar_calibration

步骤3：安装依赖项

更新包列表并安装必要的ROS依赖：

sudo apt update && sudo apt-get install -y \
    ros-melodic-pcl-conversions \
    ros-melodic-pcl-ros \
    ros-melodic-tf2-sensor-msgs

以及Python库：

pip install pandas scipy

步骤4：构建项目

回到catkin工作区根目录并构建项目：

cd ../..
catkin build cam_lidar_calibration
source devel/setup.bash

Docker安装方式（可选）

如果你偏好使用Docker来简化环境设置，可以按以下步骤操作：

1. 克隆项目到工作空间。
2. 进入项目下的docker目录并运行Docker脚本（假设电脑支持CUDA，则使用--cuda on）：

cd cam_lidar_calibration/docker
./run.sh --cuda on

请注意，如果使用Docker，可能需要额外的权限管理步骤来处理文件所有权。

步骤5：快速启动验证

1. 运行提供的快速启动数据校准流程：

   roslaunch cam_lidar_calibration run_optimiser.launch import_samples:=true
   

2. 获取并评估校准结果：

   roslaunch cam_lidar_calibration assess_results.launch \
       csv:=$(rospack find cam_lidar_calibration)/data/vlp/calibration_quickstart.csv \
       visualise:=true
   

至此，您已经完成了cam_lidar_calibration的安装与基本配置。如果在任何步骤中遇到问题，建议查阅项目GitHub页面上的文档或者创建Issue寻求帮助。