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基于C++的浙大开源Lidar-IMU标定工具,支持自定义数据集+实现六自由度刚体变换与三维激光雷达和IMU的时间同步校准

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简介:
这是一款由浙江大学开发并开源的C++ Lidar-IMU标定工具,支持用户定制的数据集。它能进行六自由度刚体变换,并实现三维激光雷达与IMU之间精确的时间同步校准。 LI Calib是一款基于C++的浙大开源Lidar IMU标定工具包,适用于校准6DoF刚性变换及3D激光雷达与IMU之间的时间偏移。该项目包含源码、开发文档以及详细的项目解析和源码解析内容,非常适合毕业设计、课程设计或项目开发使用。经过严格的测试验证后,该开源项目的代码可以放心参考,并在此基础上进行扩展应用。 LI Calib工具包旨在校准6DoF刚性变换及3D激光雷达与IMU之间的时间偏移问题。它采用了连续时间批量优化的方法,通过最小化基于IMU的成本和激光雷达点到表面的距离来实现精确的标定效果,在大多数情况下能够提供良好的约束条件。

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客服
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  • C++Lidar-IMU+IMU
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    这是一款由浙江大学开发并开源的C++ Lidar-IMU标定工具,支持用户定制的数据集。它能进行六自由度刚体变换,并实现三维激光雷达与IMU之间精确的时间同步校准。 LI Calib是一款基于C++的浙大开源Lidar IMU标定工具包,适用于校准6DoF刚性变换及3D激光雷达与IMU之间的时间偏移。该项目包含源码、开发文档以及详细的项目解析和源码解析内容,非常适合毕业设计、课程设计或项目开发使用。经过严格的测试验证后,该开源项目的代码可以放心参考,并在此基础上进行扩展应用。 LI Calib工具包旨在校准6DoF刚性变换及3D激光雷达与IMU之间的时间偏移问题。它采用了连续时间批量优化的方法,通过最小化基于IMU的成本和激光雷达点到表面的距离来实现精确的标定效果,在大多数情况下能够提供良好的约束条件。
  • IMU-GNSS-
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    IMU-GNSS-激光雷达系统结合惯性测量单元、全球导航卫星系统与激光雷达技术,提供高精度的空间定位及环境感知能力,在自动驾驶和机器人领域有广泛应用。 在IT行业中,激光雷达(LiDAR)、惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)是三个重要的传感器技术,在自动驾驶、无人机、机器人定位导航以及地理空间测绘等领域广泛应用。本段落将深入探讨这三种技术的原理、集成方式及其在C++中的应用。 激光雷达是一种主动式遥感技术,通过发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。它为自动驾驶提供了高精度的三维环境感知能力,能够识别物体的位置、形状和速度。处理激光雷达数据通常涉及点云处理、目标检测与跟踪算法,在C++中可使用PCL库进行滤波、分割及特征提取等操作。 IMU包含加速度计和陀螺仪,用于连续监测设备的线性和角速度,并估计其姿态。然而,单独使用时会存在漂移问题。因此,在C++编程中通常采用EKF或UKF来融合IMU数据以提高定位精度与稳定性。 GNSS提供全球范围内的精确定位服务。接收器通过多个卫星信号进行三角定位计算设备位置;但在城市峡谷或室内环境下,可能会受到遮挡导致定位失效。为此,常结合使用IMU和激光雷达数据实现多传感器融合,从而达到更可靠的定位效果。 在C++中整合这些传感器数据通常需要编写软件框架以处理数据采集、预处理及应用等环节。ROS(机器人操作系统)提供了一套标准化接口与工具用于处理传感器信息;其节点可以分别针对LiDAR、IMU和GNSS进行独立操作,并通过消息传递机制将它们融合为统一的定位方案。 此外,C++库如libeigen支持矩阵向量运算,而ceres-solver则适用于非线性优化。利用这些工具可构建基于卡尔曼滤波紧密耦合的数据融合算法,从而实现亚米级甚至厘米级精度的位置确定。 实践中需考虑实时性、数据同步及误差校正等因素,并确保代码具备良好的扩展性和维护能力以适应不同应用场景需求。 激光雷达、IMU和GNSS的集成是现代定位系统的关键组成部分。通过C++编程技术可以充分发挥这些传感器的优势,从而开发出高效且准确的定位解决方案,在无人驾驶与机器人导航等领域带来革命性进步。
  • STM32GPSIMU代码
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    本项目旨在利用STM32微控制器结合GPS与IMU传感器,开发一套高效的时间同步算法及其实现代码,确保在嵌入式系统中导航数据的高度精准与时效性。 本段落将深入探讨如何利用STM32微控制器实现GPS(全球定位系统)与IMU(惯性测量单元)的时间同步技术。作为一款高性能的嵌入式处理器,STM32提供了丰富的外设接口及强大的计算能力,非常适合进行实时数据处理。 GPS模块通常提供精确的UTC时间信息,并通过NMEA协议发送一系列包含日期和时间的标准报文格式如GPGGA、GPGLL等。我们需要解析这些报文以提取出所需的时间戳作为系统参考点。 STM32微控制器可以通过串行通信接口(例如UART或SPI)与GPS模块相连,配置相应的参数包括波特率、数据位、停止位和校验位确保正确的数据传输,并通过编写中断服务程序来捕获NMEA报文并进行解析处理。 IMU通常包含加速度计、陀螺仪及磁力计等传感器以测量物体的线性加速度、角速度以及磁场强度,其采样频率可能达到几百甚至上千赫兹。STM32的高级控制定时器或通用定时器可以设置为PWM模式或者单脉冲模式产生中断实现高精度的数据同步。 为了使GPS与IMU的时间保持一致,在STM32上设定一个全局时间基准至关重要。当接收到UTC时间后,将其存储在RTC中或是内存中的变量里;每当IMU采样时记录下当前的RTC或内存中的时间戳即可获得每个样本相对于UTC的实际时刻信息。 软件开发过程中可能会用到Keil、IAR或者STM32CubeIDE等环境,并采用HAL库或LL库简化硬件访问。在配置系统时钟、串口和定时器后,生成初始化代码并在用户代码中添加GPS报文解析功能以及中断处理机制。 实际应用还需关注信号质量、电源管理和抗干扰措施等问题:提高GPS接收机的信号质量可能需要使用放大器或者高质量屏蔽电缆;选择适当的低功耗模式以降低能耗但仍保证设备正常运行;合理布局电路板和采用滤波技术可以增强系统的稳定性与性能,从而为机器人导航、无人机控制及运动分析等应用提供精确的时间戳支持。
  • 外差:相机3D
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    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。
  • GPS+IMU+UWB无缝切位资料包(含IMU).rar
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    本资料包包含GPS、IMU及UWB三种技术融合下的无缝切换定位方案与激光IMU数据集,适用于高精度室内室外导航和定位研究。 解决GNSS、UWB和激光三种定位方式之间的自由切换问题。
  • CIL-SLAM:相机、IMU未完成紧密耦合建图系统
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    CIL-SLAM是一种融合了相机、IMU和激光雷达数据的SLAM算法,旨在实现传感器间的松散级联联合优化,以提高在复杂环境中的定位精度与地图构建质量。尽管系统未完全紧密耦合,但已显著增强了导航系统的鲁棒性和实时性。 CIL-SLAM 1. 工程简介 cil-slam是相机-惯性测量单元-雷达紧耦合slam系统的简称,也是我硕士毕业的课题。目前完成度不高,需要抓紧时间了!总体思想:参考lio-sam以因子图作为后端,并添加IMU预积分约束(同时利用高频IMU测量辅助点云进行畸变去除和姿态预测)、雷达里程计约束、视觉里程计约束(3D-2D的匹配)。 2. 视觉部分 采用激光雷达帧构成的局部地图来补全视觉特征的深度,视觉部分使用了点特征以及线特征。前端特征提取与跟踪已经完成。代码上对vins-mono的光流跟踪节点和Pl-vio的线特征跟踪节点进行了重构,采用了ROS与功能类分离的设计方式,这也提升了代码的可读性。 3. 参考资源 感谢以下各位前辈的文章及开源代码,在没有他们的杰出工作的情况下,我们无法继续前进。特别要提到的是Tixiao Shan小哥,他真是年轻有为!
  • LiDAR-IMU_calib: 连续批处理估计无目方法 для LiDAR-IMU 系统
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    LiDAR-IMU_calib是一种创新的无目标校准技术,采用连续时间批处理估计算法优化LiDAR和IMU系统的同步与精度。该方法无需外部参考点即可实现高效、准确的参数标定,在自动驾驶等领域具有广泛应用前景。 LI-Calib 是一个用于校准6DoF刚性变换以及3D LiDAR与IMU之间的时间偏移的工具包。它基于连续时间批次优化方法,并通过最小化来自IMU的成本函数及LiDAR点到surfel距离来解决这个问题,从而在大多数情况下使问题得到良好约束。 安装LI-Calib需要满足一些先决条件,包括动力学和旋律测试: ```bash sudo apt-get install ros-melodic-pcl-ros ros-melodic-velodyne-msgs ``` 此外还需要连续时间工具包穿山甲以及用于可视化和用户界面的Pangolin。注意,Kontiki 和 Pangolin 包含在第三方文件夹中。 安装过程包括克隆项目的源代码并构建: ```bash # 初始化ROS工作区 mkdir -p ~/catkin_li_calib/src cd ~/catkin_li_calib/src catkin_init_workspace # 克隆LI-Calib仓库到src目录下,然后进行编译和设置环境变量。 git clone https://github.com/your-repo/LI-Calib.git src/li-calib ``` 请根据实际需求调整以上命令中的具体路径。
  • QComboBox多个ComboBoxQt)
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    本简介探讨了如何在Qt框架下通过编程技巧实现多个QComboBox组件之间的数据实时同步。通过灵活运用槽与信号机制及模型/视图架构,能够有效确保选中项变动即时反映到所有关联控件上,为复杂UI设计提供简洁高效的解决方案。 1. 支持多个同一类的ComboBox数据共享。 2. 支持不同种类的ComboBox共享不同类型的数据。 3. 如有需要可以自行扩展功能。 实例可以在相关技术博客或文档中找到详细解释。
  • IMU 24位置模型代码
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    本项目提供了一套用于惯性测量单元(IMU)的24位置自动校准和标定的完整源代码解决方案。通过精确的位置配置,优化传感器数据准确性。 IMU 24位置标定补偿模型包含了针对陀螺仪及加速度计各类误差的标定和补偿方法。
  • LiDAR
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    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。