OpenCalib工具箱进行激光雷达和相机联合标定

本文介绍了如何从GitHub下载SensorsCalibration代码进行相机内参标定,包括设置环境、编译步骤,以及遇到的编译时`std::out_of_range`错误及其可能的解决方案。

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1. 输入网址 https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration,下载代码到本地
2. 相机内参 camera_intrinsic.

1)内参标定

在SensorsCalibration-master文件夹内右击空白处并打开命令行终端,依次输入下述命令:

cd camera_intrinsic/intrinsic_calib/
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4

编译过程成功的话,如下图(如果编译报错,一般是缺少依赖库,需要手动安装)

使用代码包数据做标定,继续输入如下命令

cd ..
./bin/run_intrinsic_calibration data/

但出现如下报错:

terminate called after throwing an instance of 'std::out_of_range'
      what():  basic_string::substr: __pos (which is 140) > this->size() (which is 0)
    已放弃

尚未解决

<think>嗯,用户问的是如何在MATLAB中进行相机雷达的联合标定。首先,我需要回忆一下MATLAB相关的工具包函数。记得有一个Lidar Camera Calibrator应用程序,可能是在引用[1][2]里提到的。用户需要具体的教程校准方法,所以步骤要详细。 首先,得确认用户是否了解标定的基本概念,比如坐标系转换。引用[3]提到需要建立雷达相机坐标系之间的关系,这部分可能需要先解释一下。不过用户直接问的是MATLAB的操作步骤,所以重点放在工具使用上。 接下来,应该分步骤说明如何启动Lidar Camera Calibrator。根据引用[2],启动命令是lidarCameraCalibrator,这个要写清楚。然后需要加载数据,包括雷达点云相机图像,还有相机的内参。用户可能不知道内参是什么,需要提醒他们先进行相机单独标定,获取内参矩阵畸变参数。 然后是标定板的设置。标定板类型比如棋盘格,尺寸参数需要用户输入,比如每个方格的大小。这里需要强调参数准确性对结果的影响。接着是数据采集,要多个角度拍摄,确保覆盖不同区域,这样标定更准确。 特征提取部分,MATLAB可能自动检测棋盘格角点,但用户可能需要手动调整,尤其是点云数据不够清晰的时候。之后是优化外参,这部分涉及到算法自动计算旋转平移矩阵,用户可能需要等待一段时间。 验证结果时,用户需要检查投影后的点云是否与图像对齐,比如物体的边缘是否重合。如果不准,可能需要重新采集数据或调整参数。最后导出参数,用于后续的融合处理。 在相关问题部分,可以提到性能优化,比如使用高精度标定板,或者数据量的问题。另外,标定失败的常见原因,比如运动模糊或者标定板不完全可见,这些也是用户可能遇到的。应用场景方面,自动驾驶机器人导航是典型的例子,需要结合引用[3]的内容。 需要确保所有步骤符合MATLAB的实际操作流程,并且引用正确的文献来源。同时,避免使用专业术语过多,让用户容易理解。如果有代码示例的话可能更好,但根据引用内容,可能没有现成的代码,所以主要描述GUI操作步骤。</think>### MATLAB相机与雷达联合标定分步指南 #### 一、标定前准备 1. **硬件要求** - 需同步采集相机图像与雷达点云数据(建议使用棋盘格标定板)[^3] - 确保标定板在两种传感器视野中清晰可见 2. **软件工具** 打开MATLAB的**Lidar Camera Calibrator**应用程序: ```matlab lidarCameraCalibrator % 命令行输入启动工具[^2] ``` #### 二、数据加载步骤 1. **导入相机数据** - 加载标定板图像序列(建议20组以上不同角度) - 输入相机内参(需预先完成相机单独标定)[^1] 2. **导入雷达数据** - 同步加载对应时刻的雷达点云(`.pcd`或`.ply`格式) - 指定点云中棋盘格角点的物理坐标 #### 三、标定参数设置 ```matlab % 示例标定板参数设置 checkerboardSize = [7,10]; % 棋盘格行列角点数 squareSize = 25; % 单个方格实际尺寸(mm) ``` **关键操作提示**: - 需在点云中手动/自动标定板角点 - 使用`extractCheckerboardPoints()`函数提取图像角点 #### 四、联合标定执行 1. **自动优化外参** - 工具自动计算旋转矩阵$R$平移向量$T$ - 目标函数最小化重投影误差: $$ \min_{R,T} \sum \| \pi(P_{lidar} \cdot (R \cdot X + T)) - x_{image} \|^2 $$ 其中$\pi()$为相机投影模型[^3] 2. **误差验证** - 检查点云投影到图像的误差(建议RMS误差<2像素) - 使用`showReprojectionErrors()`可视化误差分布 #### 五、结果应用 导出标定参数后,可通过以下代码转换坐标: ```matlab % 点云到图像的坐标变换 projectedPoints = projectLidarPointsOnImage(ptCloud, cameraParams, R, T); ```
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