imu_utils标定IMU

最新推荐文章于 2025-03-18 12:04:33 发布
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分类专栏： ROS
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相机-IMU联合标定：IMU标定
weixin_38582851的博客
04-28 477
在 VINS（Visual-Inertial Navigation System，视觉惯性导航系统） 中，IMU标定 是确保系统高精度运行的关键环节。IMU（惯性测量单元）本身存在多种误差，如果不进行标定，会直接影响VINS的位姿估计精度，甚至导致系统失效。消除IMU的固有误差（内参标定）IMU（如陀螺仪和加速度计）的原始数据通常包含多种误差，标定的目标是估计并补偿这些误差项，包括：零偏（Bias）
ubuntu 16.04 imu_utils标定imu内参
zbr794866300的博客
11-23 1916
编译之前先说明3个问题，避免后面报错太多： （1）全局安装ceres库，code_imu依赖ceres。 （2）不要同时把imu_utils和code_utils一起放到src下进行编译。 由于imu_utils 依赖 code_utils，所以先把code_utils放在工作空间的src下面，进行编译。然后再将imu_utils放到src下面，再编译。 一 安装依赖 安装Ceres: ubuntu16.04 安装Ceres - 知乎 编译code_uitl 报错: ​​​​​.
相机-IMU标定.pdf
02-09
imu与相机联合标定工具教程Kalibr 安装  Kalibr 配置  标定注意事项 标定步骤 结果判断
imu标定
weixin_43846627的博客
04-07 743
工具：imu-utils 编译 安装依赖 sudo apt-get install libdw-dev 下载编译code-utils imu-utils的运行依赖code-utils，但是如果同步编译会出现问题。因此在编译imu-utils之前需要事先编译code-utils。 把code-utils放在对应目录下的src文件夹中 catkin_make 在编译的过程中，也许会遇到如下错误 把出现问题的文件的第二行改为如下形式即可（程序没能找到对应的头文件） 3. 下载编译imu-utils
IMU标定
zhanghaijun2013的博客
11-16 5559
6轴IMU包含3轴加速度计与3轴陀螺仪(9轴IMU还包含磁力计)，加速度计输出三轴独立的加速度信号，陀螺仪输出独立的三轴角速度信号。下面重点分析一下IMU的误差模型。 一、IMU误差来源 1.1 轴偏角误差(Axis Misalignments) 理想情况下，XYZ三轴相互正交，且加速度计与陀螺仪相互重合，但一般加速度计与陀螺仪分开制造，其坐标系并不重合，且加速度计与陀螺仪三轴也分开制造，其三轴也不完全正交，因此带来了轴偏角误差，用公式TTT表示轴偏角误差的变换矩阵。其中陀螺仪与加速度计的轴偏角通过坐标系转
imu-相机标定
scjdas的博客
05-06 2419
使用usb-cam发布ros图像，在其launch文件中设置分辨率的宽度为2倍。这里的分辨率不能乱取，可以根据报错反推对应分辨率！双目分为单设备和多设备，我们的双目相机是单设备，也就是双目图像拼接在一起。再写ros包分割拼接在一起的双目图像。安装完成后使用已有数据包测试。
imu内参标定，allan方差分析，imu-utils
03-16
imu-utils是开源的IMU数据处理库，提供了诸如数据预处理、滤波、标定等功能。它可以帮助用户方便地进行以下操作： 1. 数据读取与存储：支持多种格式的数据输入输出，如CSV、BIN等。 2. 基本运算：包括数据平滑、...
用imu_utils标定IMU，之后用于kalibr中相机和IMU的联合标定
热门推荐
fang794735225的博客
06-19 1万+
最近在学习高博和贺博的手写VIO课程，发现很多人在安装IMU的标定工具imu_utils时采坑。 该篇参考港科大的github: https://github.com/gaowenliang/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://gi...
imu_utils标定imu
12-30
### 使用 `imu_utils` 进行 IMU 标定 #### 准备工作 为了成功使用 `imu_utils` 对 IMU 设备进行标定，需先完成必要的准备工作。这包括但不限于安装所需的依赖库和设置环境变量。 确保系统已经安装了 Ceres 和 ...
kalibr、imu_utils、camera_calibration工具进行相机、imu标定以及相机imu联合标定
martin_19的博客
05-17 2036
kalibr、imu_utils、camera_calibration工具进行标定以及错误处理。
imu_utils:ROS软件包工具，用于分析IMU性能
05-11
imu_utils ROS软件包工具，用于分析IMU性能。 C ++版本的Allan Variance Tool。 这些图是Matlab在scripts中绘制的。 实际上，只需分析IMU数据的Allan Variance。 在IMU固定的情况下（持续两个小时）收集数据。 提神 Refreence技术报告： ， 和 。 Woodman, O.J., 2007. An introduction to inertial navigation (No. UCAM-CL-TR-696). University of Cambridge, Computer Laboratory. Matlab代码： IMU噪声值 范围 YAML元素 象征 单位 陀螺仪“白噪声” gyr_n 加速度计“白噪声” acc_n 陀螺仪“偏置不稳定性” gyr_w 加速度计“偏置不稳定性” ac
利用kalibr标定出的imu标定参数
08-01
这是一个利用kalibr_allan标定出的imu参数，可用于kalibr的imu-cam联合标定，类型VI
【机器人-基础知识】标定 - IMU（Inertial Measurement Unit, 惯性测量单元）
最新发布
欢迎来到我的博客～
03-18 1505
IMU和相机标定
imu内参标定
anlaiji6783的博客
02-20 1140
https://medium.com/@tomas789/iphone-calibration-camera-imu-and-kalibr-33b8645fb0aa how kalibr model the imu noise model? https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/IMU-Noise-Model 如何获得IMU的参数 下面描...
IMU参数辨识及标定
点云兔子的博客
04-02 3526
方差分析，得到了器件的量化噪声、角度随机游走、角速率随机游走、零偏不稳定性噪声、速率斜坡，仔细看，这些都是对零偏质量的分析，也可以直观的理解为零偏的波动和漂移程度，这里面并没有分析零偏本身的大小，而这个才是我们标定里要去估计的那个常值误差。现在得到的结果的单位是rad/s和m/s^2，噪声是个能量概念或者说功率概念，我们还要把标定得到的参数归一化到每单位sqrt(hz)尺度下,即/aqrt（Hz）。数据包播放结束之后，在/imu_utils/data/这个文件夹下会出现一系列的参数文件，如上图所示。
IMU内参标定
老白的博客
11-30 1483
1、首先在手机上安装IMU数据采集APK，要保证数据稳定，且每一帧间的时间间隔稳定；本APK为 IMUDataSave.apk 2、打开IMU数据采集软件IMUDataSave，将手机放置于一个稳定的平台上，静止2h；保存下IMU的数据：gyroscopeSensor_data.txt 和 accelerometerSensor_data.txt； 3、采用MATLAB整理数据然后采用kalibr 工具生成对应的bag包；观察imu0.csv数据包的数据格式，将数据全部至于MATLAB中，然后运行： A=[
IMU参数标定学习笔记
极客园地
07-20 4295
标定IMU，就需要对IMU误差的来源进行建模，其实IMU测量过程中的误差是由很多不同的方面所引起的，建模是对一些比较明显的误差，已知的原因把它构建成数学模型，一些我们不知道的误差源那么就无视它，因为把所有误差都考虑进来会很复杂，这个是没有必要的。我们主要关心三个方面的误差来源
imu_utils 标定
01-12
### 使用 `imu_utils` 进行 IMU 标定 #### 准备工作 为了使用 `imu_utils` 对 IMU 设备进行标定，需先完成环境搭建并安装必要的软件包。具体来说，在 Ubuntu 18.04 上应确保已安装如下组件： - OpenCV 版本为 3.4.13 - Eigen 库版本为 3.2.10 - Pangolin 图形库版本为 0.5 - Ceres Solver 数值优化库[^3] 此外，还需通过命令 `sudo apt-get install libdw-dev` 来安装额外的依赖项以支持程序编译与运行。 #### 数据收集过程 IMU 的校准通常涉及长时间静态放置设备来获取稳定的数据样本。例如，对于 INDEMIND 双目惯性模块而言，建议将其保持不动至少三小时以上以便充分捕捉背景噪声特性。在此期间，系统会持续记录来自传感器的信息用于后续处理分析。 #### Allan 方差计算 基于所获得的时间序列数据集，下一步就是利用 Allan Variance 方法评估各通道信号中的统计属性——特别是关注于量化加速度计和陀螺仪输出中存在的高斯白噪声明显分量及其对应的随机漫步偏差漂移情况。这一步骤有助于识别潜在的影响因素从而指导参数调整方向。 #### ROS 节点配置实例 当一切准备就绪之后，可以通过定义一个ROS节点来进行实际操作。下面给出了一段 XML 配置片段作为示范，展示了如何指定输入主题名称、保存路径以及其他一些重要设置选项: ```xml <node pkg="imu_utils" type="imu_an" name="imu_an" output="screen"> <param name="imu_topic" type="string" value="/android/imu"/> <param name="imu_name" type="string" value="shoujiIMU"/> <param name="data_save_path" type="string" value="$(find imu_utils)/shoujiimu/"/> <param name="max_time_min" type="int" value="4"/> <param name="max_cluster" type="int" value="100"/> </node> ``` 上述代码中设置了几个关键参数，比如要监听哪个话题的消息(`imu_topic`)、使用的IMU型号(`imu_name`)、实验过程中产生的中间文件存放在哪里(`data_save_path`)等。这些都将影响最终的结果质量[^4]。
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