激光雷达和相机标定配准

本文介绍了Kitti数据集中使用的标定方法,通过相机内参和外参矩阵将三维激光点云映射到二维图像坐标。利用OpenCV的solvePnPRansac函数计算标定参数,强调了需要多组对应数据进行精确计算,包括畸变系数在内。

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kitti数据集的标定方法为

y=相机内参*相机外参*x

其中:y表示相机拍摄的二维图像中的坐标; 相机内参为 3*3的矩阵 ;相机外参包括平移与旋转参数; x为激光点云中的坐标。

后续计算标定的外参时,需要相机的畸变参数  

retval, rvec, tvec, inliers = cv2.solvePnPRansac(lidar_points, image_points, camera_mat, dist_coeff, iterationsCount=5000, reprojectionError=8.0)

可以算出 。

一组数据是无法算出的,需要多组一一对应的数据才能算出。

### 激光雷达相机联合标定方法 #### 一、备工作 为了完成激光雷达相机的联合标定,需备必要的硬件设备以及软件环境。通常情况下,会使用带有已知尺寸图案的标棋盘格作为标定板来辅助标定工作[^2]。 #### 二、启动Lidar Camera Calibrator App 通过MATLAB中的 Lidar Camera Calibrator 应用来执行具体的校流程。该应用提供了图形界面指导用户逐步完成整个过程,包括导入数据集、设置参数选项直至最终获得所需的变换关系矩阵等重要步骤[^1]。 #### 三、获取内外参信息 - **相机内参**:描述了从三维空间点映射至二维图像平面上的过程;涉及到焦距f_x,f_y,主点位置c_x,c_y等因素。 - **外参估计**:即求解表示两传感器间相对位姿变化规律的旋转R平移T向量,在此过程中往往借助于共同观测到的目标特征来进行优化计算得出最优解[^3]。 #### 四、同步采集并记录数据流 确保所使用的ROS节点能够正常接收来自LiDAR与Camera的数据包,并利用`rosbag record`命令按照指定路径保存下来用于后续处理分析。例如: ```bash rosbag record /rslidar_points /usb_cam/image_raw ``` 需要注意的是上述话题名称应当依据实际项目置情况进行相应调整[^4]。 #### 五、实施算法匹 采用诸如ICP(Iterative Closest Point)迭代最近点法或其他相似度测度函数最小化策略实现多源感知信息间的精。在此基础上构建统一的世界坐标框架下各部件之间的几何关联模型。 ---
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