关于Lidar-IMU标定

最新推荐文章于 2025-04-23 10:47:31 发布
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分类专栏： 标定 文章标签： 自动驾驶
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tfb760/article/details/108532974
版权
openCalib中Lidar和IMU(INS)标定--论文解读
阿川_LiDAR的博客
11-24 6887
精确可靠的传感器校准对于自动驾驶中融合lidar和惯性测量至关重要。该论文提出了一种新的自动驾驶三维激光雷达和姿态传感器的three-stage外参标定方法。第一阶段通过点云表面特征快速校准传感器之间的外部参数，使外部参数在短时间内从较大的初始误差范围缩小到较小的误差范围；第二阶段在去除运动畸变的同时，根据lidar制图空间占用率进一步标定外部参数。在最后阶段，对自动驾驶车辆平面运动引起的z轴误差进行校正，最终得到精确的外部参数。
lidar_imu_calib:自动校准3D激光雷达和IMU外在性
04-01
lidar_imu_calib 概述 在基于3D激光雷达的slam开发中，我们经常使用imu为匹配算法（icp，ndt）提供先验，因此需要校准激光雷达和imu之间的变换。对于匹配算法，transfom中的姿态比变换中的位置更重要，并且通常将位置设置为0。因此，此回购专注于在激光雷达和imu之间的转换中校准姿态分量。 先决条件 将ndt_omp安装到系统目录 git clone https://github.com/koide3/ndt_omp.git cd ndt_omp mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 步 使用rosbag工具记录imu和激光雷达数据 rosbag record /imu /lidar_points 配置启动文件 lidar_topic: lidar data topic name imu_to
Lidar与IMU标定
qq_39607707的博客
04-07 1655
【学习总结】Lidar与IMU标定
opencalib中lidar2imu自动标定
最新发布
2201_75513394的博客
04-23 180
1、更新SensorsCalibration/lidar2imu/auto_calib/data/目录下的数据文件。（1）NovAtel-pose：北斗GNSS的姿态数据。（2）lidar-enu：东北天坐标系的姿态数据。（3）lidar-utm：UTM坐标系的姿态数据。（4) lidar-pose:IMU的姿态数据。2、在build目录下进行编译并生成可执行文件。0、通过提取数据的程序将所需要的数据提取出来。3、在auto_calib目录下运行执行代码。4、无报错的情况下，终端会进行迭代输出。
Lidar与imu外参标定
chengwei0019
05-19 1万+
目录 网上资料 方案1 方案2 Lidar与IMU的相对旋转 实现 最近由于工作需要，花了几天时间了解激光与imu的标定方法；因为项目需要，且这里是个人认识的一个整理，所以并不会很深入很细致的进行公式或原理推导。由于个人水平有限，所以可能会存在一些认知的错误，可以留言交流学习一下。 网上资料 方案1 首推浙大开源的Lidar_IMU_calib，标定精度很高。 从粗到细的，实现高精度的lidar-imu标定，具体可以看一下论文和代码哈！我这里也测试了一下，由于一些原因，一直没有标定.
【学习总结】Lidar与IMU标定
热门推荐
larrydong的博客
09-11 2万+
本文仅用于自己学习雷达与IMU标定过程中的一些记录。 最近项目需要入手了镭神智能的“镭神C32”激光雷达，和KVH的1750IMU模块。在调用驱动完成初步数据读取之后，现在需要对雷达IMU系统进行标定。查阅了一些资料，发现并没有太多关于Lidar+IMU标定的资料。大多数论文中只是提到一句“我们认为雷达和IMU已经完成了标定”或者“Lidar与IMU采用离线的方式完成标定”。真的让人摸不着头脑。 标定需要标什么? 参考文献[1]中指出 “the LiDAR-IMU calibration mainly in
SLAM各传感器的标定总结：Camera/IMU/LiDAR
zardforever123的博客
04-08 8229
相机和IMU的内参标定，相机、IMU和LiDAR之间的联合标定方法，其中工具包的安装环境均在Ubuntu20.04环境下，使用的工具包括：MATLAB工具箱、ROS标定工具包、kalibr、OpenCV、imu_utils、calibration_camera_lidar、lidar_imu_calib
lidar_IMU_calib:基于连续时间批量估计的LiDAR-IMU系统的无目标标定
03-21
LI-Calib是用于校准6DoF刚性变换和3D LiDAR与IMU之间的时间偏移的工具包。它基于连续时间的批次优化。基于IMU的成本和LiDAR点到surfel距离共同最小化，这使得校准问题在一般情况下受到了很好的约束。 先决条件 ...
浙大开源的Lidar IMU标定工具，适配了自己的数据集。.zip
12-29
标题中的“浙大开源的Lidar IMU标定工具”指的是浙江大学开发的一个开源项目，用于进行LiDAR（光探测和测距）与IMU（惯性测量单元）的联合标定。这样的工具在自动驾驶、机器人导航等领域非常重要，因为准确的传感器...
ZJU-lidar-IMU-calib-master.zip
09-20
《ZJU-lidar-IMU-calib-master.zip：激光雷达与惯性测量单元标定详解》 在自动驾驶、无人机导航、机器人定位等领域，激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）的融合是实现高精度定位和导航的关键技术。ZJU-lidar-...
港大Lidar-IMU-Init
04-03
标定过程通常涉及采集数据，如LiDAR点云和IMU传感器读数，并通过优化算法来最小化误差，得到最佳的校准参数。这些参数用于将不同传感器的数据融合在一起，消除噪声和漂移，从而提高整体系统的定位性能。 在"LiDAR_...
LiDAR-IMU-Init（hku-mars）.zip
09-23
"LiDAR_IMU_Init-main"可能是一个主程序或者代码库，用于执行LiDAR和IMU的初始标定过程。这个过程通常包括以下几个步骤： 1. 数据采集：收集来自LiDAR和IMU的同步原始数据，这通常在已知环境中进行，如室内固定轨迹...
lidar和imu/gnss/ins 标定方法总结
weixin_42137483的博客
05-05 3331
现在lidar和imu 标定主要有以下两个分支：（1）lidar 和 纯imu标定（2）lidar和组合惯导（gnss）标定后者一般会采用rtk技术来获得odom，定位精度高，所以二者的标定技术其实不太一样，大多数人都容易搞混。一般来说，纯imu标定还需要标定其内参（游走噪声之类的），可以根据这点来快速区分是否为纯imu标定技术。以下是对于以下开源标定代码的，有关于lidar和纯imu的标定的，也有关于lidar和gnss/imu标定的。
IMU-Lidar 标定
lqql2012的博客
09-18 1045
配准技术在空间三维建模中具有重要作用，传统的ICP算法存在初始位置要求高、迭代不收敛、计算量大等问题，解析法直接解算出变换参数，无需迭代，计算效率较高。解析法则避免了迭代法的不足之处，旋转矩阵是一种正交矩阵，基于正交矩阵的坐标变换算法是一种传统的解析算法，利用矩阵方程的最小二乘最佳逼近正交解求解过程求解旋转矩阵。但是该方法在求解坐标变换参数时是分步求解，有可能会造成误差累积的出现，影响配准精度。 研究表明，对偶四元数能够同时描述刚体的旋转和平移，在对偶四元数的基础上进行点云配准算法分析能够解决配准参数分步
标定激光雷达-IMU
abanchao的博客
11-22 4203
LiDAR是自动驾驶领域的重要传感器，LiDAR与IMU的外参是LiDAR局部坐标系与世界坐标系之间转换的桥梁，是数据使用的关键参数。LiDAR--IMU外参标定有以下几种方法。
LiDAR->GNSS/IMU 标定& 结果Check [ADS]
chepwavege的专栏
07-05 6279
https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/quickstart/multiple_lidar_gnss_calibration_guide.md 目的 : 统一坐标系，（外参的获取过程，后面数据融合做准备） 比如HD map online 实时创建的时候，需要把多个Lidar 对应到统一的坐标系，然后建图。 transfe...
lidar和imu标定
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
04-11 660
将 lidar_align/src/lidar_align/NLOPTConfig.cmake 文件移动到 lidar_align/src/ 下(与lidar_align同级)
使用lidar_align进行激光雷达与IMU的外参标定（超详细教程）
qq_49959714的博客
12-01 7193
使用lidar_align进行激光雷达与IMU的外参标定（超详细教程），安装lidar_align编译可能遇到的问题解决
Lidar与IMU标定——lidar_imu_calib
Laney_Midory的博客
08-31 4838
我是文章的搬运工 详细介绍以及编译报错解决方法在这篇文章 这里贴一下我遇到的问题： 定义冲突问题 error: conflicting declaration ‘typedef struct LZ4_stream_t LZ4_stream_t’ typedef struct { long long table[LZ4_STREAMSIZE_U64]; } LZ4_stream_t; 这个原因是ROS版本下有两个头文件定义发生冲突，github的issue中给出了两种解决办法，之一是重命名头文件避免冲突： s
Lidar-IMU标定 文献
03-14
### Lidar-IMU标定方法及相关文献 Lidar-IMU系统的标定是一个复杂的过程，主要目标是确定两者之间的外参矩阵（旋转和平移关系），并校正时间偏差。以下是关于此主题的一些重要方法和参考资料： #### 1. 标定的主要内容 Lidar-IMU标定通常需要解决以下几个方面的问题： - **外参数标定**：确定Lidar传感器与IMU传感器之间的确切空间位置关系，即它们的相对姿态（旋转矩阵R）和平移向量T[^1]。 - **时间同步**：由于两种设备的时间戳可能不同步，因此需要调整两者的采样频率或通过插值等方式实现精确的时间匹配[^2]。 #### 2. 开源工具及其原理 一些现有的开源框架可以用于简化这一过程。例如，“GRIL-Calib”利用地平面运动约束来自动完成LiDAR-IMU间的标定工作；它不仅考虑到了静态场景下的几何特性，还加入了动态环境中的惯性信息作为辅助条件。 另一方面，在Ubuntu平台上也有专门针对该问题设计好的软件包如`lidar_align`, 它能够帮助研究者快速搭建实验平台并对齐两个模组的数据流[^4]. #### 3. 自适应优化策略 为了提高精度,部分学者提出了基于自适应机制的方法论, 这种方式可以根据当前估计误差大小动态调节迭代步长或是权重分配方案从而达到更快收敛速度的同时保持较高的鲁棒性能.[^3] ```python import numpy as np def calibrate_lidar_imu(lidar_data, imu_data): """ Perform LiDAR-IMU Calibration. Args: lidar_data (np.ndarray): Point cloud data from the LiDAR sensor. imu_data (np.ndarray): Inertial measurement unit readings. Returns: tuple[np.ndarray, float]: Rotation matrix R and translation vector T between sensors, along with time offset delta_t. """ # Placeholder implementation; actual algorithm would involve complex optimization techniques R = np.eye(3) # Identity rotation initially assumed t = np.zeros((3,)) # Zero translation initially assumed dt = 0 # No initial time delay considered return R, t, dt ``` 上述函数只是一个示意性的定义，并未包含具体的计算逻辑。实际应用中需结合特定硬件特性和采集到的真实世界样本进行深入分析。 ---
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