[代码阅读]Livox 标定

本文详细介绍了大疆开源的Livox多激光雷达标定流程,利用BLAM进行主lidar建图,通过generalized ICP进行点云匹配和odometry更新。在标定阶段,将待标定lidar数据与主lidar地图进行匹配,并使用RANSAC去除异常值以获得最佳外参估计。整个过程包括主lidar建图、标定和RANSAC优化三个步骤,旨在提高多激光雷达之间的协同精度。


这是大疆开源的Livox多激光雷达标定源码。代码地址: https://github.com/Livox-SDK/Livox_automatic_calibration

输入

  1. 主lidar 点云
  2. 待标定lidar 点云
  3. 两者外参的initial guess

输出

  1. 两者外参的标定结果

算法流程

整个流程是比较简单的,三个步骤:

  1. 主lidar 建图
  2. 标定
  3. ransac

主lidar建图

用的是BLAM。

  1. 点云匹配用的generalized icp
  2. scan2scan 先得到帧间位姿估计,然后利用该估计,在map中选择当前帧的最近邻点,与当前帧重新做一次gicp,更新map,更新odometry

标定

把待标定lidar 的scan 往主lidar的map上怼。利用odometry和initial guess,在map中选择最近点,与scan做generalized icp。
利用generalized icp 的fitness score 对标定结果做了一波筛选。fitness score <1的会被用来更新初值继续迭代,fitness score<0.1的才会被存下来做下一步的ransac。

Ransac

目的是拟合得到最终的标定结果。上一步的标定结果会有很多outliers,因此这里选择了ransac。 把上一步标定结果转为

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