论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理

本文详细介绍了多线激光LIDAR的标定内参,包括旋转、垂直、距离和视差校正参数,通过数学模型解释了标定过程,并以LIDARVelodyneHDL-64E为例,探讨了在封闭空间中利用PatternPlanes进行非线性优化的方法。

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前言:该论文介绍多线激光lidar的标定内参的原理,有兴趣的,可研读原论文。

1、标定参数

rotCorrection:旋转修正角,每束激光的方位角偏移(与当前旋转角度的偏移,正值表示激光束逆时针旋转),如图1 a
vertCorrection:垂直校正角,每束激光的仰角(正值使激光束朝扫描仪顶部旋转),如图1 b
distCorrection:距离校正偏移,应用于单个激光束的飞行时间距离
vertOffsetCorrection:与激光束正交的垂直视差校正,如图3
horizOffsetCorrection:与激光束正交的水平视差校正,如图4
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2、数学模型

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对于某一个线,均有扰动方程:
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3、标定过程

激光lidar放到5面尺寸已知的封闭空间;假设激光雷达z轴垂直底面,四面墙壁构成的空间也是已知,因此可算得每个点的距离ds。本质还是一个根据先验值进行一个非线性优化过程。

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参考论文:LIDAR Velodyne HDL-64E Calibration Using Pattern Planes

###########
好记性不如烂笔头
积硅步期千里

### 相机和激光雷达内参标定方法 对于相机而言,其内参数矩阵通常包括焦距\(f_x\)、\(f_y\)以及主点坐标\((c_x, c_y)\)[^1]。为了获取这些参数,在计算机视觉领域常用的方法之一是利用张正友棋盘格法来进行标定。该方法通过拍摄一系列不同角度下的标准图案图像来计算相机内部参数。 而对于LiDAR来说,由于它的工作原理不同于传统光学成像设备,因此不存在类似于相机那样的“内参”。但是,当提到LiDAR与其它传感器联合使用时,“内参”可以理解为其自身的安装位置及姿态角(即相对于车辆或其他载体的位置关系),这同样需要被精确测定以便于后续的数据融合处理过程[^2]。 在实际操作过程中,实现两者之间的相对位姿校准可以通过如下方式完成: #### 使用共同观测目标 一种常见做法是在环境中设置一些已知几何形状的目标物作为公共参照系,比如平面板上的特征点阵列或者是三维空间内的特定结构体。让两种类型的传感器同时观察同一个物体,并记录下各自感知到的信息;之后再借助优化算法求解最优变换矩阵使得两组数据尽可能重合一致。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import least_squares def error_function(params, points_3d_cam, points_2d_lidar): R = params[:9].reshape(3, 3) t = params[9:].reshape(3, 1) transformed_points = (R @ points_3d_cam.T + t).T errors = [] for i in range(len(transformed_points)): projected_point = project_to_image_plane(transformed_points[i]) error_vector = points_2d_lidar[i] - projected_point errors.append(error_vector.flatten()) return np.concatenate(errors) initial_guess = ... # Initial guess of rotation matrix flattened and translation vector concatenated. result = least_squares(error_function, initial_guess, args=(points_from_camera, points_from_lidar)) final_params = result.x.reshape(-1, 3) ``` 上述代码片段展示了如何定义误差函数并调用`scipy.optimize.least_squares()`来进行最小二乘拟合以找到最佳转换参数集\[R|t\],其中\(R\)代表旋转矩阵而\(t\)表示平移向量。这里假设已经获得了来自摄像头和平面激光测距仪所检测到的空间点集合`points_from_camera` 和 `points_from_lidar`。
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