佛山微信网站推广多少钱,域名查询ip138,网站管理人员队伍建设说明材料,国内网站 备案1.为什么要进行激光雷达和相机的联合标定#xff1f; 激光雷达和相机的联合标定是为了将两种传感器的数据统一到同一坐标系中#xff0c;从而实现更准确的环境感知。激光雷达提供精准的三维距离信息#xff0c;而相机捕捉丰富的纹理和颜色#xff0c;通过联合标定可以结合两…1.为什么要进行激光雷达和相机的联合标定 激光雷达和相机的联合标定是为了将两种传感器的数据统一到同一坐标系中从而实现更准确的环境感知。激光雷达提供精准的三维距离信息而相机捕捉丰富的纹理和颜色通过联合标定可以结合两者优势弥补单一传感器的不足。标定过程确定激光雷达与相机之间的相对位置和姿态支持多传感器融合任务如目标检测、三维重建和语义分割提高系统的感知精度和鲁棒性是自动驾驶和机器人导航中不可或缺的一环。
2.激光雷达和相机联合标定的原理是什么 所以一般相机和激光雷达的联合标定就是要求其旋转矩阵和平移矩阵。大概就是这个过程如果有不太清楚的同时又想进一步研究的可以参考这个博客激光雷达和相机联合标定_相机激光雷达联合标定-CSDN博客
3.该如何实现呢首先打开MATLAB点击APP-图像处理和计算机视觉-Lidar Camera Calibrator 4.关于标定板的制作 可以参考以下网址Camera Calibration Pattern Generator – calib.iohttps://calib.io/pages/camera-calibration-pattern-generator
这里面可以设置标定板的格式以及大小 5. 关于数据的选择这里以bag包为例首先将bag包转换成png图片和pcd点云文件怎么转换可以参考另一篇博客二利用Tools_RosBag2KITTI软件包将ubuntu当中自己录制的.bag文件转成.bin文件和.png文件附修改后的代码
6.接着点击 import data选择准换好的png和bin文件这俩可以放在一个文件夹。 7.之后选择文件夹的路径以及标定板的大小 8 之后开始自动加载相应的文件内容 9 之后会提示找不到标定板数据不要慌这是正常的裁剪设置之后就可以了。 10 一方面可以降低DimensionTolerance的值(即点云检测边框精度)来提高标定板检测成功率。 11.也可以点击Edit ROI编辑点云图像只保留标定板编辑好了一定要保存。 12.操作可能有点不习惯右上角第一个是旋转第二个是移动当两者都不亮时才是默认的拉伸保存后退出如下图所示 13.接下来呢选择Select Checkerboard进行标定板的选择每一张图片都需要按照上以下步骤重复所有的操作 14.之后 点击手动选择标定板的区域保存所有点云都需要这样操作 15. 我标注的比较随意大家好好标因为标注的不行的系统识别不到会拒绝比如 16.正确标注后会在中间出现相应的图片和右侧的点云图 17. 之后点击上面的calibrate会进行标定如下为几个相应的重投影结果以及三个误差分布图 18.标定的结果怎么看呢 点击export导出到工作空间 19打开该变量其包含的4个参数如下
20.参数含义为 Dimensionality 维度表示该刚体变换是针对几维空间的说明是一个三维空间中的变换。 T 变换矩阵4x4 double是刚体变换的齐次矩阵形式包含旋转和平移信息。t3x1: 平移向量表示物体在三维空间的平移R3x3: 旋转矩阵表示物体在三维空间的旋转。 Rotation 旋转矩阵3x3表示刚体的旋转部分是一个正交矩阵满足旋转矩阵将一个三维点绕原点旋转到新的位置。 Translation 平移向量1x3表示刚体在三维空间中的平移量。例如这里的值为表示沿 x,y,z 轴的平移。 21.我们需要的也就是旋转矩阵和平移矩阵 22.至此终于标定完了附上一张自己标定一晚上的结果眼都花了。
