项目推荐：cam_lidar_calibration

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1. 项目基础介绍和主要编程语言

cam_lidar_calibration 是一个开源项目，旨在优化激光雷达（LiDAR）和相机之间的标定过程。该项目由澳大利亚现场机器人中心（ACFR）开发，主要用于自动驾驶和机器人视觉领域。项目的主要编程语言是C++，并使用了ROS（Robot Operating System）框架进行开发。

2. 项目核心功能

该项目的主要功能是估计从相机坐标系到激光雷达坐标系的标定参数。通过优化样本选择过程，简化了标定流程，减少了用户在标定过程中反复尝试的繁琐步骤。具体功能包括：

• 标定参数估计：通过优化算法，估计相机和激光雷达之间的转换矩阵。
• 样本优化选择：自动选择最佳样本，减少标定误差。
• 不确定性估计：提供标定参数的不确定性估计，确保标定结果的可靠性。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要集中在以下几个方面：

• 静态场景特征提取：引入了特征提取UI，用于创建静态场景的感兴趣区域（ROI），并从连续帧中提取静态场景样本。
• 样本捕获优化：样本捕获功能现在可以获取5个连续帧的运行平均值，以提高样本的准确性。
• 结果可视化：改进了结果可视化脚本，处理角度环绕问题，避免在±2π处出现角度符号的突然波动。
• 代码格式化：引入了Clang格式化工具，确保代码的一致性和可读性。

通过这些更新，项目在标定过程的自动化和结果的可靠性方面有了显著提升。