相机校准参数说明

本文详细介绍了相机系统校准文件(camchain.yaml)的结构和参数,包括相机的内部和外部参数校准,以及IMU相对于相机的空间和时间校准。同时,还提供了imu.yaml配置文件的解析,涵盖了加速计和陀螺仪的噪声密度、随机游走等关键信息。

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翻译自https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/yaml-formats

相机系统校准(camchain.yaml)

该文件存储相机的内部和外部参数的校准以及IMU相对于相机的空间和时间校准参数。

每台摄像机都有以下参数:

  • CAMERA_MODEL
    camera_model(pinhole / omni)(针孔、全向)

  • intrinsics
    包含给定投影类型的内部参数的向量。要素如下:
    pinhole:[fu fv pu pv]
    omn​​i:[xi fu fv pu pv]
    ds:[xi alpha fu fv pu pv]
    eucm:[alpha beta fu fv pu pv]

  • distortion_model
    distortion_model(radtan /equidistant)

  • distortion_coeffs
    失真模型的参数向量

  • T_cn_cnm1
    相机外在转换,总是相对于链中的最后一个相机
    (例如cam1:T_cn_cnm1 = T_c1_c0,将cam0转换为cam1坐标)

  • T_cam_imu
    IMU extrinsics:从IMU到相机坐标的转换(T_c_i)

  • timeshift_cam_imu
    相机和IMU时间戳之间的时间间隔,以秒为单位(t_imu = t_cam + shift)

  • rostopic
    摄像机图像流的主题

  • resolution
    相机分辨率[width,height]

示例chain.yaml

cam0:
  camera_model: pinhole
  intrinsics: [461.629, 460.152, 362.680, 246.049]
  distortion_model: radtan
  distortion_coeffs: [-0.27695497, 0.06712482, 0.00087538, 0.00011556]
  T_cam_imu:
  - [0.01779318, 0.99967549,-0.01822936, 0.07008565]
  - [-0.9998017, 0.01795239, 0.00860714,-0.01771023]
  - [0.00893160, 0.01807260, 0.99979678, 0.00399246]
  - [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]
  timeshift_cam_imu: -8.121e-05
  rostopic: /cam0/image_raw
  resolution: [752, 480]
cam1:
  camera_model: omni
  intrinsics: [0.80065662, 833.006, 830.345, 373.850, 253.749]
  distortion_model: radtan
  distortion_coeffs: [-0.33518750, 0.13211436, 0.00055967, 0.00057686]
  T_cn_cnm1:
  - [ 0.99998854, 0.00216014, 0.00427195,-0.11003785]
  - [-0.00221074, 0.99992702, 0.01187697, 0.00045792]
  - [-0.00424598,-0.01188627, 0.99992034,-0.00064487]
  - [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]
  T_cam_imu:
  - [ 0.01567142, 0.99978002,-0.01393948,-0.03997419]
  - [-0.99966203, 0.01595569, 0.02052137,-0.01735854]
  - [ 0.02073927, 0.01361317, 0.99969223, 0.00326019]
  - [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]
  timeshift_cam_imu: -8.681e-05
  rostopic: /cam1/image_raw
  resolution: [752, 480]

IMU配置(imu.yaml)

IMU使用YAML文件配置。

imu.yaml

#Accelerometers
accelerometer_noise_density: 1.86e-03   #Noise density (continuous-time)
accelerometer_random_walk:   4.33e-04   #Bias random walk

#Gyroscopes
gyroscope_noise_density:     1.87e-04   #Noise density (continuous-time)
gyroscope_random_walk:       2.66e-05   #Bias random walk

rostopic:                    /imu0      #the IMU ROS topic
update_rate:                 200.0      #Hz (for discretization of the values above)
### 多相机系统的校准方法与工具 多相机系统的校准涉及多个方面的参数调整,包括内参(焦距、光学中心和畸变)以及外参(相对旋转和平移)。以下是关于多相机系统校准的方法和工具的具体说明。 #### 方法概述 多相机系统的校准通常分为两个阶段:单相机校准和多相机之间的几何关系校准。 - **单相机校准**:此过程用于获取每台相机的内参矩阵和畸变系数。常用的技术是从棋盘格或其他已知模式中提取特征点,并利用这些点计算相机模型中的参数[^2]。 - **多相机几何关系校准**:在此过程中,目标是确定不同相机间的外部参数(即它们之间相对于彼此的位置和方向),这可以通过共视区域内的匹配点或者特定的空间约束条件完成[^1]。 #### 开源工具推荐 1. **Multicamera Calibration (multicam_calibration)** 这是一款功能强大且易于使用的开源软件包,专门针对多相机系统的校准需求开发而成。它提供了图形化界面(GUI),使得操作更加直观简便;能够处理复杂的场景设置并支持多种类型的输入设备。其核心优势在于可同时对多个视角下的图像序列执行联合优化从而得到精确的结果[^4]。 2. **Python版双目相机校准工具(python_stereo_camera_calibrate)** 针对两台摄像机组成的简单配置情况特别适用的一款轻量级解决方案。该库基于OpenCV构建,允许开发者轻松实现基本的功能测试与验证工作流。用户只需准备一组打印出来的黑白相间方格作为参照物即可开始实验流程[^5]。 3. 对于传统意义上的RGB-D传感器阵列而言,则可能还需要额外考虑深度信息同步等问题,在这种情况下可能会涉及到更高级别的框架比如ROS(Robot Operating System)所提供的插件服务来进行辅助管理[^3]。 ```python import cv2 import numpy as np # 示例代码片段展示如何加载预定义好的标定点文件进行初步分析 def load_object_points(file_path): objp = np.zeros((6*7, 3), dtype=np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:7, 0:6].T.reshape(-1, 2) with open(file_path, 'r') as f: lines = f.readlines() objectPointsList = [] for line in lines: points = eval(line.strip()) objectPointsList.append(objp + points) return objectPointsList ``` 上述脚本展示了读取存储有世界坐标系下三维位置描述的数据集的一个例子,这对于后续进一步细化估计至关重要。 ---
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