カメラとライダーはどのように調整されますか?業界のすべての主流の校正ツールの概要

カメラやライダーのキャリブレーションは多くの作業において重要な基礎作業であり、キャリブレーションの精度はその後のソリューションフュージョンの効果の上限に直接影響します。多くの自動運転およびロボット企業は、キャリブレーションの精度を継続的に向上させるために多くの人的資源と物的リソースを投資しています。今日は、一般的なカメラとライダーのキャリブレーション ツールボックスをいくつか紹介します。これらを収集することをお勧めします。

1.Libcbdetect

ワンショットでの複数のチェッカーボード検出: https://www.cvlibs.net/software/libcbdetect/

MATLAB を使用します。このアルゴリズムは、角の点を自動的に抽出し、サブピクセルの精度で長方形の市松模様のようなパターンに結合するように作成されました。このアルゴリズムには、さまざまな種類の画像 (ピンホール カメラ、魚眼カメラ、パノラマ カメラなど) を処理する機能があります。

2.Autoware キャリブレーション パッケージ

Autoware フレームワーク LIDAR カメラ キャリブレーション ツール キット。

リンク: https://github.com/autowarefoundation/autoware_ai_utilities/tree/master/autoware_camera_lidar_calibrator

#3. 3D-3D マッチングに基づくターゲット キャリブレーション

3D-3D 点対応に基づく LiDAR カメラ キャリブレーション、ROS パッケージ、論文「3D-3D 点対応を使用した LiDAR-カメラ キャリブレーション」より!

リンク: https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration

4.上海 AI ラボ OpenCalib

上海人工知能研究所が開発した OpenCalib は、センサー キャリブレーション ツールボックスを提供します。このツールボックスは、IMU、LIDAR、カメラ、レーダーなどのセンサーの校正に使用できます。

リンク: https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration

##5. Apolloキャリブレーション ツール

Apollo キャリブレーション ツールボックス、リンク: https://github.com/ApolloAuto/apollo/tree/master/modules/calibration

6.Livox -cameraキャリブレーション ツール

このソリューションは、Livox レーダーとカメラの間の外部パラメータを手動でキャリブレーションする方法を提供し、Mid-40、Horizo​​n、および Tele-15 で検証されています。これには、カメラの内部パラメータの計算、校正データの取得、外部パラメータの計算の最適化、およびレーダー カメラ フュージョン アプリケーションに関連するコードが含まれています。このソリューションでは、校正プレートの隅の点が校正ターゲットとして使用され、Livox レーダーの非反復走査特性により、点群の密度が比較的高く、正確な位置を見つけることが容易になります。レーダー点群のコーナーポイント。カメラレーダーのキャリブレーションと融合も良い結果をもたらす可能性があります。

リンク: https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration

中国語ドキュメント: https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration/blob/master/doc_resources/ README_cn.md

7.CalibrationTools

CalibrationTools は、LIDAR-LIDAR、LIDAR カメラ、その他のセンサー ペア用のキャリブレーション ツールを提供します。これに加えて、次の機能も提供されます。

1) 測位 - バイアス推定ツールは、測位パフォーマンスを向上させるために推測航法 (IMU およびオドメトリ) に使用されるセンサーのパラメーターを推定します。

2) Autoware 制御出力の視覚化および分析ツール;

3) 車両コマンド遅延を修正するためのキャリブレーション ツール;

リンク: https://github.com /tier4 /CalibrationTools

##8.Matlab

Matlab 独自のツールボックスは、LIDAR とカメラのキャリブレーションをサポートしています。リンク：https://ww2.mathworks。 cn/help/lidar/ug/lidar-and-camera-calibration.html

9.ROS キャリブレーション ツール

ROSカメラ LIDAR キャリブレーション パッケージ、リンク: https://github.com/heethesh/lidar_camera_calibration

#10.直接視覚的な LIDAR キャリブレーション

このパッケージは、LIDAR カメラ キャリブレーション用のツールボックスを提供します:

ユニバーサル: 回転および非反復スキャン LIDAR、ピンホール、魚眼、全方向投影カメラを含む、さまざまな LIDAR およびカメラ投影モデルを処理できます。 。 ターゲットなし: キャリブレーション ターゲットは必要ありませんが、キャリブレーションに環境構造とテクスチャを使用します。 シングルショット: キャリブレーションには、少なくとも 1 組の LIDAR 点群とカメラ画像が必要です。オプションで、精度を向上させるために複数の LIDAR カメラ データ ペアを使用できます。 自動: キャリブレーション プロセスは自動であり、最初に推測する必要はありません。 正確かつ堅牢: ピクセルレベルの直接 LIDAR カメラ登録アルゴリズムを使用します。これは、エッジベースの間接 LIDAR カメラ登録と比較して、より堅牢で正確です。

リンク: https://github.com/koide3/direct_visual_lidar_calibration

11.2D lidar-camera ツールボックス

これは ROS ベースのシングルです-ラインレーザーとカメラの外部パラメータの自動校正コード。キャリブレーション原理は下図に示すとおりで、カメラはQRコードを介してカメラ座標系におけるキャリブレーションプレート平面の平面方程式を推定し、レーザー点群がその平面上に落ちてくるため、点群は外部パラメータに変換されます。カメラ座標系では、構築された点から平面までの距離が誤差として使用され、非線形最小二乗法を使用して解決されます。

リンク: https://github.com/MegviiRobot/CamLaserCalibraTool

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