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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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简介:
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。

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  • LiDAR-IMU_calib: для LiDAR-IMU
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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。
  • LiDAR-Align
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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 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。
  • LiDARIMUROSBag联合记录
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    本简介探讨了如何在ROS(机器人操作系统)环境中高效地同时记录LiDAR(激光雷达)和IMU(惯性测量单元)数据的方法和技术。通过这种联合记录方式,研究人员可以更好地分析和理解机器人的运动状态及其周围环境的高精度点云信息,为后续的数据处理与算法开发奠定坚实基础。 ROS(机器人操作系统)是一个广泛用于机器人领域的开源框架,它提供了一系列工具、库以及标准,使得开发者能够轻松地创建、构建和部署机器人软件。在ROS中,`rosbag` 是一个重要的数据记录和回放工具,它可以用来存储传感器数据、消息传递和其他相关信息,方便后续分析、测试和调试。 标题中的“lidar与imu联合录制rosbag”指的是使用ROS的 `rosbag` 工具同时记录激光雷达(LiDAR)和惯性测量单元(IMU)的数据。这两种传感器在机器人领域有着关键的应用: 1. **激光雷达(LiDAR)**:通过发射激光束并测量其返回时间来探测物体的距离,生成高精度的3D点云数据。LiDAR 在机器人中主要应用于环境感知、SLAM(同步定位与建图)、以及避障等功能。 2. **惯性测量单元(IMU)**:包括加速度计、陀螺仪和有时还包括磁力计,用于测量设备的线性加速度、角速度和磁场强度。IMU 数据对于机器人的姿态估计、运动学分析和稳定控制至关重要。 将这两种传感器的数据合并记录到同一个 `rosbag` 文件中,可以为后处理提供丰富的信息: - **多传感器融合**:结合 LiDAR 的环境信息与 IMU 的动态信息,可进行更准确的定位和导航,在 GPS 信号不稳定的环境中尤为有用。 - **SLAM 算法优化**:通过同时考虑 LiDAR 的全局定位能力和 IMU 的连续姿态估计,可以提高 SLAM 算法性能。 - **运动学分析**:利用 IMU 数据校准 LiDAR 数据,减少由于机器人运动引起的误差。 - **故障诊断**:如果某个传感器出现问题,另一传感器的数据作为参考有助于识别和修复问题。 在 ROS 中记录数据通常涉及以下步骤: 1. **启动ROS节点**:首先需要启动与LiDAR 和 IMU 相关的 ROS 节点,这些节点会发布相应的传感器数据话题。 2. **配置话题**:确定需要记录的 LiDAR 和 IMU 数据的话题,例如 `lidarpoints` 和 `imudata` 等。 3. **运行rosbag 记录命令**:使用 `rosbag record` 命令,并指定要记录的话题。如执行命令:`rosbag record lidarpoints imudata` 来开始记录这两个话题的数据。 4. **保存数据**:完成记录后,ROS 会生成一个包含所有记录数据的文件(例如在这个案例中,文件名为 `testbag.bag`)。 在后续分析中,可以使用 `rosbag play` 命令回放这些数据,或者用 `rosbag info` 查看文件内容。还可以利用各种 ROS 工具或自定义脚本进一步处理和解析数据。 总结来说,lidar 与 imu 联合录制 ros bag 是一项重要的机器人数据采集工作,它结合了两种关键传感器的信息,为机器人系统的开发、测试和优化提供了宝贵的数据资源。
  • MATLAB精度验证代码-外置LiDAR与相机:此代码适用3D LiDAR与摄像头之...
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    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。
  • LIDAR数据流程
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    LIDAR数据基础处理流程主要涵盖数据预处理、点云分类与滤波、坐标系转换及配准等步骤,旨在提高数据精度和可用性。 TerraSolid系列软件是在MicroStation平台上开发的,包含的主要模块有:TerraScan、TerraModeller、TerraPhoto、TerraMatch、TerraSurvey、TerraStreet和TerraPipe等。这是在学习过程中共享的内容。
  • Livox LiDAR与摄像头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/
  • hdl_graph_slam: 三维LIDAR图 slam
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    hdl_graph_slam是一款基于三维激光雷达(LIDAR)的图形同步定位与地图构建(SLAM)工具,适用于自主导航系统中精确位置估计和环境建模。 hdl_graph_slam 是一个开源的 ROS 软件包,用于基于 3D LIDAR 的实时六自由度 SLAM(同时定位与地图构建)。该软件包采用 3D 图形 SLAM 方法,并结合 NDT 扫描匹配技术进行测距法估计和环路检测。它还支持多种图形约束条件,包括 GPS、IMU 加速度(重力矢量)、IMU 方向(磁传感器)以及地板平面信息(通过点云中的特征提取)。我们已利用 Velodyne (HDL32e, VLP16) 和 RoboSense (16 通道) 等不同型号的 LIDAR 感应器,在室内外环境中对该软件包进行了测试。 hdl_graph_slam 包含四个 Nodelet 组件: - prefiltering_nodelet - scan_matching_odometry_nodelet - floor_detection_nodelet - hdl_graph_slam_nodelet 输入点云数据首先会经过 prefiltering_nodelet 的下采样处理。
  • C++浙大开源Lidar-IMU工具,支持自义数据集+实现六自由度刚体变换与三维激光雷达和IMU同步校准
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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。