MATLAB精度验证代码-外置LiDAR与相机标定：此代码适用于3D LiDAR与摄像头之间的...-ITADN社区

MATLAB精度验证代码-外置LiDAR与相机标定：此代码适用于3D LiDAR与摄像头之间的...

优质

本代码用于验证MATLAB中3D LiDAR与摄像头联合标定的精度，支持外部设备校准及数据处理分析。 MATLAB精度检验代码extrinsic_lidar_camera_calibration[发布说明2020年7月]该作品已被接受并上传。 [2020年3月发行说明] 这是从2020年3月起的新master分支。当前master分支支持arXiv论文的修订版，即。从2019年10月到2020年3月的原始主分支现已移至v1-2019分支，它支持与arXiv上放置的第一版外部校准纸相关的功能。请注意，较旧的分支中的某些功能已从当前的master分支中删除。概述这是用于在3DLiDAR和相机之间进行外部校准的软件包，如论文所述：基于目标的3DLiDAR到相机校准的改进。我们评估了我们提出的方法，并在轮循验证研究中将它们与其他方法进行了比较，包括定性结果和定量结果，其中我们使用图像角点作为地面真实性来评估我们的投影精度。作者：布鲁斯·J·K·黄（BruceJKHuang）和JessyW.Grizzle 维护者：所属：密歇根大学该软件包已在MATLAB2019a和Ubuntu16.04下进行了测试。

Livox LiDAR与摄像头标定的Matlab代码 - livox_camera_lidar_calibration

优质

这段代码用于进行Livox激光雷达(LiDAR)和摄像头之间的标定工作，采用Matlab环境实现。适用于需要精准融合视觉与三维点云数据的应用场景。摄像机标定matlab代码及Camera-LiDAR校准手册提供了一种手动校准Livox LiDAR与相机之间外部参数的方法，这种方法已经在Mid-40、Horizon和Tele-15系列上得到验证。该方法包括了相机固有参数的校准、校准数据获取、计算相机与LiDAR之间的外参以及一些示例应用以展示如何融合使用两者。在本方案中，板角被用作标定目标。利用Livox LiDAR非重复扫描的特点，在高密度点云中精确找到拐角位置变得更加容易。这有助于获得更好的校准结果和更佳的LiDAR与相机数据融合效果。步骤1：环境配置（以下校准过程是在Ubuntu 64位16.04环境下进行） 1.1 安装环境及驱动程序安装ROS环境，然后安装Livox SDK。如果已安装，则可以跳过此步骤。 # install Livox_SDK git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK.git cd Livox-SDK sudo ./third_party/

Lidar Align标定代码

优质

Lidar Align标定代码是一套用于进行激光雷达（LiDAR）系统校准的重要工具集，旨在优化传感器数据的精确度与一致性。在自动驾驶和机器人技术领域，激光雷达（LiDAR）与传感器的精确标定至关重要。由瑞士苏黎世联邦理工大学（ETH Zurich）的自动驾驶实验室开发的lidar_align工具用于实现LiDAR与其他传感器（如相机或IMU）之间的几何对齐。这个过程对于获取准确的多传感器融合数据和构建高精度环境感知模型非常重要。 ROS是一个广泛使用的开源操作系统，为机器人系统提供了一个框架，便于软件开发、通信和资源共享。lidar_align是基于ROS的一个插件，它利用ROS中的节点、消息和服务机制处理及优化传感器数据。进行lidar_align标定时通常涉及以下核心知识点： 1. **多传感器融合**：LiDAR、相机和IMU等传感器各自拥有独特的感知优势。通过标定将这些信息融合在一起可以提高定位与导航的准确性。 2. **坐标系转换**：每个传感器都有自己的坐标系，标定的目标是找到一个公共坐标系使得不同传感器的数据能正确对齐。这通常涉及到旋转和平移矩阵计算。 3. **数据采集**：lidar_align标定时需要一组包含多种运动模式（如旋转、平移等）的数据以捕捉各个传感器在各种状态下的观测差异。 4. **特征匹配**：多传感器数据中寻找可匹配的特征点是关键步骤。例如，LiDAR点云可能与相机图像中的特定结构对应，通过这些匹配可以估计传感器间的相对位置。 5. **标定算法**：常用的标定算法包括最小二乘法、非线性优化等方法用于减少匹配特征间误差从而得到最佳参数估计。 6. **ROS接口**：lidar_align作为ROS插件需要使用ROS的消息类型（如sensor_msgsLaserScan）来接收LiDAR数据，并通过服务处理坐标变换。同时，它可能提供启动标定过程并存储结果的节点或服务。 7. **标定参数**：在实际操作中用户可能需调整一些参数以适应特定硬件和应用场景。 8. **评估与验证**：完成标定后需要比较不同传感器在同一场景下的观测结果来检验其质量。这涉及重投影误差、一致性检查等方法。 9. **实时应用**：一旦标定完成这些参数可以用于实时的传感器融合，提升自动驾驶车辆或机器人的感知能力。 lidar_align是一个针对ROS平台的LiDAR标定工具，它的目的确保多传感器数据有效融合以增强自动驾驶系统的性能。理解并掌握其中涉及的多传感器融合、坐标转换、特征匹配和标定算法等知识对于开发优化系统具有重要意义。

【LiDAR】3D目标检测PointPillars：解析论文与代码、实现部署

优质

本教程深入剖析PointPillars算法在3D LiDAR数据上的目标检测应用，涵盖论文核心思想及其实现细节，并指导如何进行模型的部署。【lidar】3D目标检测PointPillars：论文解读、代码解读、部署实现

外差标定：相机与3D激光雷达之间的校准：

优质

本研究探讨了如何精确地对外差进行标定，以实现相机和3D激光雷达之间的数据同步与融合，提高环境感知精度。摄像机与激光雷达的外参标定包括相机和3D激光雷达之间的外部校准。该过程涉及坐标系定义、环境设置以及使用工具标定板进行精确测量。在软件方面，可以利用Visual Studio 2019结合OpenCV和Matlab来实现数据处理，并借助PolyWorks 2017完成三维模型的构建与分析。流程包括： 1. 坐标系设定 2. 环境布置及工具准备上述步骤参考相关文献和技术文档。

基于PSO算法校准3D Lidar的Pitch和Roll外参（含MATLAB仿真代码）

优质

本研究提出了一种利用粒子群优化(PSO)算法来精确校准三维激光雷达(3DLidar)的俯仰角(Pitch)与横滚角(Roll)，并通过MATLAB进行仿真实验验证了该方法的有效性。使用粒子群算法（PSO）标定LIDAR外参数中的pitch和roll。关于粒子群算法的介绍及标定方法，请参阅我的博客文章。

LiDAR 标定校准

优质

LiDAR标定校准是指通过精确调整和优化激光雷达传感器的位置与角度参数，确保其准确测量周围环境信息的过程。激光雷达外参数标定体验版提供半开源代码，请谨慎下载使用。该版本已经在Ubuntu16.04和18.04系统上进行了测试。校准原理如下：单激光雷达安装外参自标定，基于ROS平台进行开发，并包含标定效果评估功能。具体步骤包括点云滤波、设置ROI（感兴趣区域）、地平面分割、计算变换矩阵、系统评价以及参数输出等环节，最终实现最优输出结果。

摄像机与投影机标定的源代码

优质

本项目提供了一套完整的摄像机和投影机联合标定算法的源代码实现，适用于计算机视觉领域中需要精确校准的应用场景。基于张正友的二次平面摄像机标定算法，并通过计算摄像机的逆向光路来确定投影机的内外参数。这种方法具有较高的标定精度并能满足一般需求。代码参考了网上的高人版本进行了相应的补充和改进，增加了对投影机进行标定的功能，并添加了更详细的注释，希望能帮助到大家。

LiDAR入门指南与雷达摄像头融合技术.png

优质

本图解指南深入浅出地介绍LiDAR（激光雷达）的基本原理及应用，并探讨了将LiDAR数据与雷达、摄像头传感器信息进行融合的技术，旨在帮助读者理解如何通过多传感器集成提升自动驾驶等领域的感知能力。雷达摄像头融合的算法的基本框架图展示了如何将雷达数据与摄像头捕捉到的信息进行有效结合，以提高感知系统的准确性及鲁棒性。这一过程通常包括数据预处理、特征提取、信息融合等关键步骤，旨在充分发挥不同传感器的优势，弥补单一传感技术的局限。

基于多摄像头的相机标定

优质

本研究探讨了利用多个摄像机进行精确相机标定的方法和技术，旨在提高复杂场景下的三维重建和视觉定位精度。基于多相机的摄像机标定方法及相应的MATLAB程序。该程序为原创编写。

是否确定退出登录?

MATLAB精度验证代码-外置LiDAR与相机标定：此代码适用于3D LiDAR与摄像头之间的...

全部评论 (0)