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LiDAR 标定校准

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简介：
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。

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  • LiDAR 标定校准
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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。
     
  • LiDAR-Align标定算法
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    LiDAR-Align是一种先进的标定算法，专门用于优化激光雷达（LiDAR）传感器的数据精度和一致性。通过精确校准，该算法显著提高了自动驾驶车辆及机器人导航系统的环境感知能力。 在自动驾驶和机器人技术领域，激光雷达（LiDAR）是一种至关重要的传感器，用于获取环境的三维点云数据。为了确保这些数据与车辆或其他平台运动学模型准确对齐，需要进行标定工作。lidar_align 标定算法的主要任务是消除由于机械或传感器固有误差导致的测量偏差，从而保证点云数据与车辆坐标系统以及其他传感器（如摄像头、IMU）之间的精确对应关系。 1. **标定的重要性**： 标定对于确保多传感器融合系统的不同设备间的数据一致性至关重要。通过lidar_align 标定可以校正激光雷达与车辆运动间的几何关系，提高定位和导航的精度，这对自动驾驶汽车的安全性来说是至关重要的。 2. **标定流程**： - **静态标定**：在固定场景下进行，例如，在标定靶板前放置激光雷达设备，并记录多个角度下的点云数据。通过计算分析来确定传感器的内部参数和外部参数。 - **动态标定**：利用车辆行驶过程中的运动以及不同时间点采集到的点云数据，分析并校正激光雷达与车辆之间的相对关系。 3. **算法原理**： lidar_align 标定算法可能基于最小二乘法、卡尔曼滤波或者深度学习等方法。其核心在于寻找一个最佳变换矩阵，该矩阵能够将不同时间点的点云数据最优地映射到同一坐标系中，从而消除传感器之间的相对位置和姿态误差。 4. **关键参数**： - 旋转偏移：校正激光雷达旋转中心与期望位置间的偏差。 - 俯仰角倾斜角：调整激光雷达在垂直方向上的安装角度。 - 横滚角：纠正水平面内激光雷达的转动情况。 - 平移参数：校准传感器沿三个轴向的位置变化。 5. **数据处理**： 算法通常会将多帧点云数据进行配准，通过比较相邻帧之间的对应点来计算出传感器间的相对位姿变化，并更新标定参数以减小误差。 6. **应用场景**： - 自动驾驶：在自动驾驶汽车中使用lidar_align 标定确保激光雷达和其他传感器（如摄像头、IMU）的数据同步性，提高路径规划和障碍物检测的准确性。 - 机器人定位：帮助机器人理解其相对于环境的确切位置，增强避障能力和导航精度。 - 室内定位：在无人机或室内移动设备中使用该标定算法有助于构建精确的室内地图，并实现自主导航。 7. **挑战与优化**： 实际应用过程中面临动态环境干扰、传感器噪声以及非刚体运动等问题。因此，需要不断改进算法，例如采用更复杂的模型引入更多先验信息以提高计算效率等手段来应对这些挑战。 8. **实际应用案例**： 在特斯拉的Autopilot系统和Waymo的自动驾驶解决方案中都使用了类似的标定方法，确保传感器数据的一致性和可靠性。
     
  • Lidar Align标定代码
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    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。
     
  • 手眼标定及Tool校准与九点标定说明.pdf
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    本手册详述了手眼标定和工具（Tool）校准的方法，并重点介绍了采用九点法进行精确标定的技术细节。 手眼标定过程中，将相机固定在机械手上，并进行九点标定。
     
  • IMU 24位置校准标定模型源代码
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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。
     
  • MATLAB代码省略-BI校准：Python双目标定
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    本项目介绍如何使用Python进行双目摄像头标定，并对BI（Basics Interface）系统进行校准优化。通过借鉴并改进MATLAB中的相关算法，以实现更高效的代码执行效率和精度提升。 MATLAB代码省略普通相机图像测距的运行环境为Python3.6.3。 下载本仓库并安装相关包： ``` git clone https://github.com/techkang/postgraduate cd postgraduate pip3 install -r requirements.txt ``` 文件目录如下： - result（存放相关结果） - ... - code（代码） - calibration.py (单目标定、校正) - draw.py (推导视差公式时绘图的代码) - main.py (单、双目标定、校正及测距) - stereo_calibration.py (双目标定、校正) 其他文件： - README.md - left（测试图片） - left01.jpg, ..., left14.jpg - right（测试图片） - right01.jpg, ..., right14.jpg requirements.txt
     
  • MATLAB相机标定工具箱的图片校准
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB相机标定工具箱进行图像校准，涵盖理论知识及实践操作技巧。适合科研与工程人员学习应用。 使用MATLAB相机标定工具箱进行图片的标定工作。
     
  • Livox LiDAR与摄像头标定的Matlab代码 - livox_camera_lidar_calibration
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    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-IMU_calib: 基于连续时间批处理估计的无目标标定方法 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。
     
  • 相机校准标准棋盘格
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    简介：相机校准标准棋盘格是一种用于摄影测量和计算机视觉领域的图像标定工具，通过在图片中识别黑白方格图案，计算并优化镜头参数，提高成像精度。 相机标定标准棋盘格是一种常用的图像处理技术，用于确定摄像机的内部参数和外部姿态。通过在拍摄场景中放置已知尺寸的棋盘格图案，并利用该图案上的角点进行精确测量，可以计算出摄像机镜头的各项特性，如焦距、主点位置以及像素大小等关键数据。这种方法广泛应用于机器人视觉、自动驾驶汽车定位系统及三维重建等领域，为后续图像分析提供了准确的基础信息。