MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)

本文详细介绍了使用MATLAB进行激光雷达(LiDAR)与相机的联合标定过程,包括标定的重要性、步骤、误差评估和实际数据的应用。通过标定,可以将两个传感器数据融合,提升自动驾驶和机器人系统的三维感知能力。内容涵盖从数据加载、特征检测、标定计算到结果评估的完整流程,并提供了示例代码和参考资料。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

系列文章目录

目录

系列文章目录

前言

一、概述

1.1 激光雷达和相机的外参标定

 二、激光雷达和相机标​编辑定

2.1 概述

2.2 加载数据

2.3 检测棋盘角

2.4 检测棋盘平面

2.5 标定激光雷达和相机

2.6 标定误差可视化

2.7 在真实数据上标定

2.8 总结

2.9 参考资料

三、开始使用激光雷达相机标定器

3.1 加载数据

3.2 检测特征

加载相机固有参数

选择感兴趣的区域

选择棋盘格区域

特征检测设置

3.3 标定

3.4 导出结果

3.5 局限性

四、从 Rosbag 文件读取激光雷达和相机数据 

4.1 支持功能


前言


一、概述

        激光雷达 - 相机标定建立了三维激光雷达点和二维相机数据之间的对应关系,从而将激光雷达和相机输出融合在一起。

        激光雷达传感器和相机被广泛用于自动驾驶、机器人和导航等应用中的三维场景重建。激光雷达传感器捕捉环境的三维结构信息,而相机则捕捉色彩、纹理和外观信息。激光雷达传感器和相机各自根据自己的坐标系捕捉数据。

        激光雷达 - 相机标定包括将激光雷达传感器和相机的数据转换为同一坐标系。这样就可以融合两个传感器的数据,准确识别场景中的物体。该图显示了融合后的数据。

### Matlab中鱼眼相机激光雷达联合标定的方法 在多传感器融合领域,鱼眼相机激光雷达联合标定是一个重要的研究方向。由于鱼眼相机具有较大的视场范围,而激光雷达能够提供高精度的距离测量数据,因此两者的结合可以显著提升自动驾驶机器人导航等应用中的感知能力。 #### 1. 联合标定的基本原理 联合标定的核心目标是找到鱼眼相机坐标系与激光雷达坐标系之间的转换关系,通常表示为旋转矩阵 \( R \) 和平移向量 \( T \)[^3]。这一过程可以通过匹配两种传感器在同一场景下的观测数据来完成。具体来说,通过检测重叠区域内的特征点并计算它们的空间对应关系,从而估计出所需的外参。 #### 2. 使用Matlab实现鱼眼相机激光雷达联合标定 以下是基于Matlab的一个典型流程: ##### 数据准备阶段 - **采集同步数据**:确保鱼眼相机激光雷达的数据时间戳一致,并记录同一时刻的不同视角图像及点云信息。 - **设计专用标定板**:类似于引用提到的内容[^1],需要一种特殊结构的目标物作为参照标准,比如带有已知几何尺寸图案的大面积平面物体或者棋盘格样式模板。 ##### 处理步骤概述 1. **预处理** - 对于鱼眼图片,利用`undistortFisheyeImage()`函数校正畸变效应。 - 将原始LiDAR扫描转化为二维投影图形式以便后续分析操作更加简便高效。 2. **提取关键要素** - 应用边缘探测算法识别出每张照片里的特定标志位置;同时也要从对应的三维点集中挑选相应的关联部位。 3. **建立映射模型** - 基于上述获取到的信息构建数学表达式描述两者间联系状况——即求解最佳拟合参数集\(R\)和\(T\). 4. **优化调整** - 利用最小二乘法或者其他高级数值技术进一步精化所得初步估算成果直至满足预定误差界限为止。 ```matlab % Example MATLAB Code Snippet for Calibration Process clc; clear all; % Load preprocessed images and point clouds here... img = imread('calibration_image.jpg'); % Replace with actual file path pc = pcread('lidar_data.pcd'); % Replace with your LiDAR data format % Perform fisheye distortion correction on the image. K = [fx fy cx cy]; % Focal length & principal points D = [k1 k2 p1 p2 k3]; % Distortion coefficients sizeImg = size(img); [newImg,xmap,ymap] = undistortFisheyeImage(img,K,D,sizeImg); % Detect features from corrected image using corner detection or similar methods. featuresInImage = detectHarrisFeatures(newImg); % Match these detected feature locations against their counterparts within the projected LIDAR dataset. matchedPointsLidar = findCorrespondingPoints(featuresInImage, pc); % Estimate extrinsic parameters via robust estimation techniques such as PnP algorithm implemented through estimateWorldCameraPose(). cameraMatrix = intrinsicsToExtrinsics(K,[0 0]); [rotationVector, translationVector] = ... estimateWorldCameraPose(matchedPointsLidar', featuresInImage.Location.', cameraMatrix); disp(['Rotation Vector:', num2str(rotationVector)]); disp(['Translation Vector:', num2str(translationVector)]); ``` 以上代码片段展示了如何加载数据、执行去畸变处理、发现兴趣点以及最终评估外部姿态的过程。注意实际部署时可能还需要额外考虑诸如噪声过滤等因素的影响。 #### 3. 特殊注意事项 鉴于某些情况下单纯依靠视觉线索难以达到理想效果,在条件允许的前提下可引入辅助设备如IMU(惯性测量单元),借助其提供的加速度/角度变化趋势补充更多信息源用于增强整体稳定性与可靠性[^2]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值