摄像头与imu之间的坐标系转换

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#orb slam #imu #坐标转换 #选择矩阵

在ORB SLAM中结合使用摄像头和IMU时，由于二者坐标系不完全对齐，需要进行坐标转换。文章探讨了为什么摄像头初始状态被视为单位阵，以及如何求解转换矩阵R来实现两个坐标系的匹配。转换矩阵的求解过程涉及到矩阵运算，通过特定的矩阵方程求解转换关系。

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摄像头与imu坐标转换

最近由于实习需要在玩orb slam，然后想在摄像头上安装一个imu来辅助测量。在把imu贴在摄像头后面之后，一个问题出现了：摄像头的坐标系与imu的坐标系不会对得很准，即它们的坐标很难人工对准。要让它们的坐标轴都重合，需要一个转换。



上图中，
C1：摄像头从初始状态（即单位阵I，这个单位阵是指摄像头开机的时候当做起始状态）到T1时刻的转换为C1；
C2： 摄像头从初始状态（即单位阵I）
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SLAM_kitti数据集求相机cam2到IMU的变换矩阵
惊鸿一博
04-14 1255
说明: 功能: 求cam2相机坐标系(3D)到IMU坐标系(3D)的变换Tbc (输出, 即T_body_cam2) 输入: T_velo_imu: IMU到激光雷达的变换 T_cam_velo: 激光雷达到cam0的变换 R_i_rect: 旋转矩阵cam0到cami P_i_rect: 由cami的内参, 和 cami相对于cam0的位移组成的投影矩阵(3D->2D) 公式来源: 实现: # based on the paper :Vision meets robot...
IMU的坐标系和初始化
小秋 AI SLAM 入门实战教程
08-12 3072
通常情况下我们假设地球表面为惯性参考系，但是对于高端的测量单元来说，这种精度远远不够（需要考虑地球自转的影响），所以就将惯性参考系的原点记为地球的质心，而位于地球表面的坐标系称为地面参考系或东北天坐标系（ENU坐标系）, 如下图所示。通常情况下，我们记东北天坐标系为g = (0,0,-9.81)T此处为了简单处理，假设IMU坐标系就是东北天坐标系（真实传感器坐标系与东北天坐标系之间只有简单的坐标变换的关系，所以此处分析可以假设两者相同），则当载具静止不动的时候：a = 0am = -g。
用IMU数据进行位置和姿态估计
01-10
用IMU的数据进行机器人位置和姿态的估计，比如acc或者gyro积分每个sample怎么进行坐标变换，怎么由rawdata得到位置和姿态信息的计算细节等。 In recent years, microelectromechanical system (MEMS) inertial sensors (3D accelerometers and 3D gyroscopes) have become widely available due to their small size and low cost. Inertial sensor measurements are obtained at high sampling rates and can be integrated to obtain position and orientation information. These estimates are accurate on a short time scale, but suer from integration drift over longer time scales. To overcome this issue, inertial sensors are typically combined with additional sensors and models. In this tutorial we focus on the signal processing aspects of position and orientation estimation using inertial sensors. We discuss dierent modeling choices and a selected number of important algorithms. The algorithms include optimization-based smoothing and ltering as well as computationally cheaper extended Kalman lter and complementary lter implementations. The quality of their estimates is illustrated using both experimental and simulated data.
C++实现imu坐标系到相机坐标系到图像坐标系的转换
qq_26243837的博客
05-08 421
【代码】C++实现imu坐标系到相机坐标系到图像坐标系的转换。
IMU（惯性测量单元）详解：原理、组成与应用
最新发布
ScilogyHunter的博客
07-03 1216
**IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）** 是一种用于测量物体**加速度**和**角速度**的传感器装置，通过惯性原理实现自主导航和运动追踪。它不依赖外部信号（如GPS），适用于航天器、无人机、自动驾驶等需要高可靠性姿态和位置估计的场景。
单目相机 svd 从图像恢复3维位置_IMU辅助下的单目视觉坐标传递
weixin_39554172的博客
12-10 390
随着社会的进步和发展，基础设施建设日趋完善，各种管线管道的建设也日趋复杂。为了更方便地对管线设施进行维护，在其故障进行检测时及时确定故障位置，并建立数据库的需求迫在眉睫。数据库建立过程中，有效地测量显得尤其重要[1]。随着测绘技术的不断发展，可以应用于管线测量的方法很多，如全站仪、GNSS单点定位技术、RTK技术等[2-7]。全站仪测量可提供高精度坐标，但作业效率低；GNSS伪距单点定位...
IMU坐标系与自定义坐标系转化
der_power的博客
06-27 776
IMU坐标系与自定义坐标系转化
相机、IMU、世界坐标系的转换关系
努力努力努力
05-31 6699
假设相机、IMU、世界坐标系的结构如下：
两种空间直角坐标系转换参数初值快速计算的方法
11-24
空间直角坐标系转换的核心目的在于对两个或多个不同坐标系之间的相对位置和方向关系进行准确表述，从而实现数据的准确转换与融合。实现这一过程的计算方法众多，而快速且准确地获得转换参数的初值是整个转换过程中的...
研究相机和IMU坐标系变换
weixin_38636815的博客
08-12 6268
刚开始录制的数据时没有考虑相机和IMU之间的坐标变换，但是后来发现跟踪效果不好，去查验imu数据时，发现，我采集保存的imu数据格式没有和euroc数据集中的imu数据保存格式统一，所以需要研究的是在euroc用于数据采集的设备中的相机和imu之间的坐标系变换关系，我的设备相机和imu之间的坐标系变换关系，然后按照euroc数据保存格式来保存我采集的数据。 下面是euroc数据集使用的数据采集设...
自动驾驶中的三维坐标系变换：原理、方法与实践
u013889591的专栏
08-05 2812
三维坐标系变换是自动驾驶技术中的一个核心概念，它涉及到不同坐标系之间的数据转换，以实现传感器数据的融合和车辆的精确控制。本文将深入探讨坐标系的基础知识、变换矩阵的详细定义、标定过程的概述，以及坐标系变换的具体实现步骤和代码示例。在自动驾驶系统中，各种传感器（如摄像头、激光雷达、IMU等）都以自己的坐标系收集数据。为了整合这些数据，必须将它们转换到一个统一的参考坐标系中。这一过程涉及到坐标系的定义、变换矩阵的构建、以及标定技术的应用。坐标系是用来确定空间中点的位置的参考框架。常用的坐标系定义如下。
C++坐标转换
Stone_石头
05-12 1010
使用场景：机器视觉中的位置修正工具。
如何将传感器坐标系下的数据转换到自车坐标系
07-11
有关无人驾驶技术中传感器到车体坐标系的坐标转换原理及数学推导，该原理不仅用在无人车领域，同时在机器人、三维建模等领域也得到了广泛使用。
关于LOAM系列SLAM算法中IMU的去重力和坐标系变换
WillWinston的博客
08-30 4279
一、坐标系 LOAM系列中，IMU的坐标系和载体坐标系是对齐的，都是X向前，Y向左，Z向上的右手坐标系。 二、IMU去除重力 IMU的安装坐标系朝向和载体坐标系朝向是一致的。IMU得到的角度是IMU当前姿态向载体坐标系对齐的过程，即旋转顺序为：x(roll)–>y(pitch)–>z(yaw)；或者说是载体坐标系向IMU坐标系对齐的过程，即旋转顺序为：z(yaw)–>y(pitch)–>x(roll)。如果旋转有正负的话，应该为第二种。 重力加速度在当前IMU坐标系下表示为：[xIG
Lego-LOAM IMU坐标系变换的详细记录
qq_39099999的博客
05-22 5426
Lego-LOAM IMU坐标系变换的详细记录0 基础知识1. IMU 重力加速度消除2 相机坐标系到初始坐标系的转换 最近看了Lego-LOAM 的IMU部分，没看懂IMU的坐标系变换。看其它的博客，看的让我更混淆了，因此决定抛开其他人的理解，故写下这篇博客。 0 基础知识 IMU的数据欧拉角表示的时从当前时刻的坐标系到初始坐标系的旋转关系（内旋变换），且旋转顺序为RPY( yaw(z) - > pitch(y) -> roll(x) ), 即： R = R(yaw)*R(pitch
ROS中利用tf工具或Eigen将imu数据转换至世界坐标下
T_T___T_T的博客
08-19 2938
利用tf工具将ROS中机体坐标系的imu数据通过旋转矩阵的方式转换到世界坐标系中，从而方便后续的数据计算与运用。
imu相机标定_多传感器融合标定方法汇总
weixin_31831459的博客
12-24 1102
点击上方“新机器视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨Tom Hardy@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/268908000编辑丨3D视觉工坊本文汇总了常见的一些单传感器、多传感器的标定融合paper、工程代码，应用于自动驾驶、3D视觉、SLAM等领域，供大家学习参考~1、相机标定Online Calibration of Ext...
坐标系间的转换
qq_38338086的博客
12-02 7358
从世界坐标系到图像坐标系详细解释说明
标定 相机和IMU 之间外参的旋转矩阵
haithink的专栏
02-27 2246
using namespace Eigen; bool CalibrationExRotation(int frame_count, std::vector<Matrix3d> Rc, std::vector<Matrix3d> Rimu, Matrix3d &...
图像与无人机坐标系以及世界坐标系转换
01-04
### 图像坐标系、无人机坐标系和世界坐标系之间的转换 #### 定义各坐标系 为了理解不同坐标系间的转换，先定义各个坐标系： - **图像坐标系**：通常由像素单位表示，原点位于图像左上角。该坐标系中的位置通过 (u, v) 表示，其中 u 和 v 是水平方向和垂直方向上的像素数[^2]。 - **物理图像坐标系**：与图像坐标系相似，但是使用的是实际距离而非像素值来描述物体的位置。这有助于更精确地映射现实世界的尺寸到图像平面上。 - **无人机坐标系（相机坐标系）**：以安装在无人机上的摄像头为中心建立的三维直角坐标系统；X轴指向右方，Y轴指向前方而Z轴则朝向下方或上方取决于具体设定。此坐标系用于表达相对于摄像机视角的空间关系[^1]。 - **世界坐标系**：作为全局参照框架存在，用来标记环境中固定不变的对象位置以及它们之间相对位移情况的一个标准体系结构，在这里可以认为是地球表面某一点处设立的一套笛卡尔坐标系。 #### 坐标变换过程概述 从一种坐标系转至另一种涉及多个步骤，主要包括内参矩阵的应用、外参数估计及投影操作等环节。下面给出一般性的流程说明： 1. 将目标物点P的世界坐标\( P_w \)转化为其对应的相机坐标\( P_c \)，即 \( P_c = R(P_w - T) \)，这里的R代表旋转矩阵，T为平移向量； 2. 接着利用相机内部参数K将上述得到的结果进一步映射成归一化平面内的二维坐标形式\( p_n \)，计算方式如下所示： ```matlab % MATLAB code snippet demonstrating the conversion from camera coordinates to normalized image plane coordinates. function pn = cam_to_norm_image_plane(K, Pc) % K is a 3x3 intrinsic matrix of the camera % Pc represents points in camera coordinate system as an array with shape Nx3 where N >= 1 % Convert homogeneous coordinates back into Cartesian space and normalize by z-component pc_homogeneous = [Pc ones(size(Pc, 1), 1)]; pn_homogeneous = K * pc_homogeneous'; zn = repmat(pn_homogeneous(3,:), size(pc_homogeneous, 1), 1); pn = bsxfun(@rdivide, pn_homogeneous', zn); %#ok<BSXM> end ``` 3. 对于最终获得的归一化后的坐标\( p_n \)，还需要乘以其对应的实际焦距f并加上主点偏移o才能完成整个转换链路直至到达屏幕空间下的最终呈现形态——也就是所谓的“图像坐标”。 4. 如果涉及到无人机姿态变化，则需额外考虑IMU数据所提供的角度信息来进行补偿调整，从而实现更加精准的姿态重建与定位服务。 综上所述，这些转换不仅对于计算机视觉领域至关重要，而且广泛应用于机器人导航、增强现实等多个方面。
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