【4】使用 imu_utils 对 IMU 进行标定

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分类专栏： GNSS、IMU和相机时间同步一种解决方案 文章标签： 自动驾驶 c++ linux
于 2020-12-13 17:45:57 首次发布
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本文档详细介绍了如何使用imu_utils ROS包对IMU进行标定，包括安装ceres依赖、编译code_utils和imu_utils、录制IMU数据、标定过程以及结果分析。通过静止放置IMU并记录数据，最终结果输出到imu_util/data目录下的yaml文件。

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imu_utils IMU内参标定工具 imu_utils安装教程 imu_utils使用教程
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使用imu_utils对imu进行标定
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示例如下，打开xsense.launch，主要修改部分为imu_topic的value,data_save_path是最终标定结果的输出文件夹，可以新建一个空的文件夹来存放结果。通过ctrl +c即可停止录制，在当前文件夹下会生成对应的bag文件，可以通过rosbag info name.bag来查看bag文件的信息，如下图所示。xsense.launch在/imu_catkin_ws/src/imu_utils中的launch文件夹中，可以根据需要调整其中的内容。首先录制imu的bag 文件。
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利用 imu_utils 标定 imu
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Ubuntu20.04编译并运行imu_utils，并且标定IMU一、编译并运行imu_utils1、安装依赖项2、下载imu_utils和code_utils2.1、code_utils编译 一、编译并运行imu_utils 1、安装依赖项 sudo apt-get install libdw-dev 2、下载imu_utils和code_utils imu_utils下载地址为：https://github.com/gaowenliang/imu_utils code_utils下载地址为：http
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此文章为将来重装系统作准备： 1.官网跟着走就行： https://github.com/gaowenliang/imu_utils 安装过程可参考：https://blog.youkuaiyun.com/fang794735225/article/details/92804030 安装ceres:http://ceres-solver.org/installation.html#linux （1）全局安装ceres库，code_imu依赖ceres。 （2）不要同时把imu_utils和code_util
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imu_utils进行imu标定的流程
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使用 `imu_utils` 进行 IMU 标定的流程主要包括以下几个关键步骤，适用于基于 ROS 的系统环境。以下为详细的标定指南： ### 1. 环境准备与依赖安装 首先确保系统中已安装 ROS（推荐使用 Kinetic、Melodic 或更高版本），并配置好工作空间。接下来需要安装必要的依赖库和工具。 - 安装 ROS 相关依赖： ```bash sudo apt-get install ros-<your_ros_distro>-camera-info-manager sudo apt-get install libeigen3-dev ``` - 创建 catkin 工作空间（如未创建）： ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_make source devel/setup.bash ``` - 克隆 `code_utils` 和 `imu_utils` 到 `src` 目录下： ```bash cd src git clone https://github.com/gaowenliang/code_utils.git git clone https://github.com/gaowenliang/imu_utils.git ``` 在某些版本中，可能需要修改 `code_utils` 中的头文件路径，例如将 `#include "backward.hpp"` 改为 `#include "code_utils/backward.hpp"` [^3]。 ### 2. 编译 code_utils 和 imu_utils 进入工作空间根目录并执行编译命令： ```bash cd ~/catkin_ws catkin_make ``` 完成后，确保将生成的环境变量脚本加入当前 shell 会话： ```bash source devel/setup.bash ``` ### 3. 配置 IMU 驱动与数据采集 根据使用的 IMU 型号（如维特智能等），安装对应的 ROS 驱动节点，并确保可以通过 `/imu/data` 或类似话题获取原始 IMU 数据。 启动驱动节点后，使用 `rostopic echo /imu/data` 检查是否正常输出数据。 ### 4. 录制 IMU 数据包 为了进行标定，需录制一段静止状态下的 IMU 数据。建议至少录制 1~2 小时的数据以获得更精确的噪声模型参数。 使用如下命令录制数据： ```bash rosbag record -O imu_calibration.bag /imu/data ``` 录制过程中保持 IMU 静止不动。 ### 5. 启动标定节点 在 `imu_utils` 包中提供了用于标定的 launch 文件，通常命名为 `create_calib.launch` 或类似名称。需根据实际设备设置话题名和传感器类型。 编辑 launch 文件中的参数，例如： ```xml <param name="imu_topic" value="/imu/data"/> <param name="target_time" value="120"/> <!-- 标定所需时间，单位秒 --> ``` 然后启动标定节点： ```bash roslaunch imu_utils create_calib.launch ``` ### 6. 执行标定过程 运行后，标定程序会自动分析 IMU 输出的角速度和加速度数据，估计陀螺仪和加速度计的零偏、尺度因子误差、轴偏差以及噪声密度等参数[^1]。 标定结果将保存在指定路径下的 YAML 文件中，格式如下： ```yaml imu: gyro: noise_density: 0.012 random_walk: 0.0004 accel: noise_density: 0.05 random_walk: 0.005 T_imu_cam: - [1, 0, 0, 0] - [0, 1, 0, 0] - [0, 0, 1, 0] ``` 该文件可用于后续的 VIO 系统（如 Kalibr 或 VINS-Mono）配置。 ### 7. 标定后处理与验证 可使用标定后的参数重新运行 IMU 数据处理模块，并通过可视化工具检查校正后的数据是否更加平稳。也可结合相机数据进行联合标定，提升整体系统的姿态估计精度[^2]。 ---
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