카메라와 라이더의 보정은 많은 작업에서 중요한 기본 작업입니다. 보정의 정확성은 후속 솔루션 융합 효과의 상한에 직접적인 영향을 미칩니다. 많은 자율주행 및 로봇공학 기업들이 캘리브레이션의 정확도를 지속적으로 향상시키기 위해 많은 인력과 물적 자원을 투자하고 있는 만큼, 오늘은 흔히 사용하는 Camera-Lidar 캘리브레이션 툴박스 몇 가지를 소개해드리고, 꼭 소장해 보시길 추천드립니다!
1.LibcbDetect
한 번에 여러 체커보드 감지: https://www.cvlibs.net/software/libcbDetect/
MATLAB을 사용하여 작성된 알고리즘은 자동으로 모서리 점을 추출하여 하위 픽셀까지 정확하게 만들 수 있습니다. level 을 선택하고 이러한 모서리 점을 직사각형 체커보드 패턴으로 결합합니다. 이 알고리즘에는 다양한 유형의 이미지(예: 핀홀 카메라, 어안 카메라, 파노라마 카메라)를 처리하는 기능이 있습니다.
2. Autoware 교정 패키지
Autoware 프레임워크 LiDAR-카메라 교정 도구 키트.
링크: https://github.com/autowarefoundation/autoware_ai_utilities/tree/master/autoware_camera_lidar_calibrator
3. 3D-3D 매칭을 기반으로 한 타겟 보정
3D-3D 포인트 대응을 기반으로 한 Lidar 카메라 보정 , ROS 패키지는 "3D-3D 포인트 대응을 이용한 LiDAR-카메라 교정" 논문에서!
링크: https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration
4. Shanghai AI Lab OpenCalib
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory에서 제작한 OpenCalib은 센서 교정 도구 상자를 제공합니다. 이 도구 상자는 IMU, LiDAR, 카메라 및 레이더와 같은 센서를 교정하는 데 사용할 수 있습니다.
링크: https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration
5.Apollo 보정 도구
Apollo 보정 도구 상자, 링크: https://github.com/ApolloAuto / apollo/tree/master/modules/calibration
6.Livox-카메라 보정 도구
이 솔루션은 Livox 레이더와 카메라 사이의 외부 매개변수를 수동으로 보정하는 방법을 제공합니다. Mid-40, Horizon 및 -15에 텔레 인증됨. 여기에는 카메라 내부 매개변수 계산, 교정 데이터 획득, 외부 매개변수 계산 최적화 및 레이더 카메라 융합 애플리케이션과 관련된 코드가 포함되어 있습니다. 이 솔루션에서는 Livox 레이더의 비반복 스캐닝 특성으로 인해 교정 플레이트의 모서리 지점을 교정 대상으로 사용하므로 포인트 클라우드의 밀도가 상대적으로 커서 정확한 위치를 쉽게 찾을 수 있습니다. 레이더 포인트 클라우드의 코너 포인트. 카메라 레이더를 보정하고 융합하는 것도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
링크: https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration
중국어 문서: https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration/blob/master/doc_resources/README_cn.md
7.CalibrationTools
CalibrationTools는 LiDAR-LIDAR, LiDAR 카메라 및 기타 센서 쌍을 위한 교정 도구를 제공합니다. 이 외에도 다음도 제공됩니다.
1) 포지셔닝 - 바이어스 추정 도구는 더 나은 포지셔닝 성능을 위해 추측 항법(IMU 및 주행 거리계)에 사용되는 센서의 매개변수를 추정합니다!
2) Autoware 제어 출력을 위한 시각화 및 분석 도구
3) 차량 명령 지연 수정을 위한 교정 도구
링크: https://github.com/tier4/CalibrationTools
8.
Matlab의 자체 툴박스는 라이더와 카메라의 교정을 지원합니다. 링크: https://ww2.mathworks.cn/help/lidar/ug/lidar-and-camera-calibration.html
9.ROS 교정 tool
ROS 카메라 LIDAR 교정 패키지, 링크: https://github.com/heethesh/lidar_camera_calibration10. 직접 시각적 LiDAR 보정
이 패키지는 LiDAR 카메라 보정을 위한 도구 상자를 제공합니다. 범용: 회전 및 비반복 스캐닝 LiDAR를 포함한 다양한 LiDAR 및 카메라 프로젝션 모델을 처리할 수 있습니다. 핀홀, 어안 및 전방향 프로젝션 카메라. Targetless: 보정 대상이 필요하지 않지만 보정을 위해 환경 구조와 텍스처를 사용합니다. 단일 촬영: 보정에는 최소한 한 쌍의 LiDAR 포인트 클라우드와 카메라 이미지만 필요합니다. 선택적으로 여러 LiDAR 카메라 데이터 쌍을 사용하여 정확도를 높일 수 있습니다. 자동: 보정 과정은 자동으로 이루어지며 초기 추측이 필요하지 않습니다. 정확하고 견고함:에지 기반 간접 LiDAR 카메라 등록에 비해 더 강력하고 정확한 픽셀 수준 직접 LiDAR 카메라 등록 알고리즘을 채택합니다.
링크: https://github.com/koide3/direct_visual_lidar_calibration
11.2D Lidar-camera toolbox
단일 라인 레이저 및 카메라 외부 매개변수에 대한 ROS 기반 자동 교정 코드입니다. 교정 원리는 아래 그림과 같습니다. 카메라는 QR 코드를 통해 카메라 좌표계에서 교정 판 평면의 평면 방정식을 추정합니다. 레이저 포인트 클라우드가 평면에 떨어지기 때문에 포인트 클라우드가 외부 매개변수로 변환됩니다. 카메라 좌표계에서는 레이저 좌표계를 이용하여 구성된 점에서 평면까지의 거리를 오차로 사용하며, 이를 비선형 최소자승법을 이용하여 해결한다.
링크: https://github.com/MegviiRobot/CamLaserCalibraTool
위 내용은 카메라와 LiDAR는 어떻게 보정되나요? 업계의 모든 주류 교정 도구 개요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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