autoware激光点云和摄像头联合标定

最新推荐文章于 2024-04-24 19:25:47 发布

tudou880306

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分类专栏：人工智能文章标签：自动驾驶摄像头和激光雷达标定

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本教程介绍了如何使用Autoware进行激光点云与摄像头的联合标定。首先准备A0尺寸标定板进行相机和点云标定，然后单独标定相机以消除畸变。接着记录摄像头和点云数据，通过rosbag回放并启动标定软件。在rviz中进行点云和图像对应点的选择，生成映射矩阵。最后，验证标定结果，展示融合后的效果。

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1.准备标定板 A0尺寸，打印在泡沫板上，12*9方格。用于相机和点云联合标定。也可以再单独做一个A4尺寸标定板，用来单独做相机标定。

2.单独标定摄像机，消除畸变

rosrun autoware_camera_lidar_calibrator cameracalibrator.py --square 0.03  --size 11x8  image:=/usb_cam/image_raw

image后面是相机的主题。标定完成后会生成一个yaml格式文件。里面包含了相机的内外参矩阵。

2.点云和摄像头视频的录制。rostopic list 查看当前点云和视频主题，保证摄像头和点云的主题都已发布。随后录制数据

rosbag record -O Camera_Calibration.bag /usb_cam/image_raw /points_raw

3.回放点云数据

rosbag play Camera_Calibration.bag -l

4.启动标定软件

roslaunch autoware_camera_lidar_calibrator camera_lidar_calibration.launch intrinsics_file:=xxx.yaml image_src:=/usb_cam/image_raw

会出来图片。

启动rviz，显示点云数据。

在视频窗口鼠标点击一个位置，在rviz的点云上，用publish point点击同样位置，点击9次后会自动生成yaml文件，实在之前的yaml内容上加入了相机和雷达的映射矩阵。

5验证

打开rosrun runtime_manager runtime_manager_dialog.py.

回放的点云数据要修改成velodyne订阅的主题，即points_raw.