【学习总结】相机与IMU标定一：Kalibr论文

最新推荐文章于 2024-12-26 16:15:26 发布

原创

最新推荐文章于 2024-12-26 16:15:26 发布 · 1.6k 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器人

论文介绍了如何使用UnifiedTemporalandSpatialCalibrationforMulti-SensorSystems方法进行IMU与相机的标定，基于Continuous-TimeBatchEstimationusingTemporalBasisFunctions的理论，利用解析函数（如B样条）对状态进行表示，并通过优化误差项来求解标定参数，包括时变与时不变的状态，如IMU姿态、加速度和陀螺仪漂移，以及相机与IMU的外参和时间延迟。

论文：2013IROS论文，Unified Temporal and Spatial Calibration for Multi-Sensor Systems，是Kalibr工具的参考论文之一。介绍了如何进行IMU与相机标定。

参考的一篇资料：知乎：超全汇总！多传感器离线/在线时空联合标定方法

理论依据

这篇论文的基础是，2012ICRA的论文，Continuous-Time Batch Estimation using Temporal Basis Functions。这篇论文的核心思想：如果求解状态量x(t)不可观，则将x表示成一系列解析函数做为基函数的线性组合： $x(t):=\Phi(t)c$ ，其中 $\Phi(t)=[\phi_1(t),...\phi_M(t)]$ 为basis funceion或称作analytical function是已知的， $c$ 是常系数。此时，我们将求解状态 $x (t)$ 变成了求解系数