相機和雷射雷達的標定是許多任務中至關重要的基礎工作,標定的準確度直接影響了後續方案融合的效果上限。隨著許多自動駕駛和機器人公司投入了大量的人力和物力來不斷提高標定的準確性,今天我們將為大家介紹一些常見的Camera-Lidar標定工具箱,建議大家收藏起來!
1.Libcbdetect
一次拍攝多棋盤格偵測:https://www.cvlibs.net/software/libcbdetect/
使用MATLAB編寫的演算法能夠自動提取角點並將它們精確到亞像素級別,並將這些角點組合成矩形棋盤狀的圖案。此演算法具有處理不同類型影像(如針孔相機、魚眼相機、全景相機)的能力。
2.Autoware 標定套件
Autoware 框架的雷射雷達-相機標定工具包。
連結:https://github.com/autowarefoundation/autoware_ai_utilities/tree/master/autoware_camera_lidar_calibrator
#3.基於3D-3D符合的標靶標定
基於3D-3D點對應關係的光達相機標定,ROS包,出自論文《LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences》!
連結:https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration
##4.上海AI Lab OpenCalib
上海人工智慧實驗室出品,OpenCalib提供了一個感測器標定工具箱。工具箱可用於標定IMU、光達、相機和Radar等感光元件。 連結:https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration5. Apollo 標定工具
Apollo標定工具箱,連結:https://github.com/ApolloAuto/apollo/tree/master/modules/calibration6.Livox -camera標定工具
本方案提供了一個手動校準Livox雷達和相機之間外參的方法,已經在Mid-40,Horizon和Tele-15上進行了驗證。其中包含了計算相機內參,獲得標定數據,優化計算外參和雷達相機融合應用相關的程式碼。本方案中使用了標定板角點作為標定目標物,由於Livox雷達非重複性掃描的特點,點雲的密度較大,比較易於找到雷達點雲中角點的準確位置。相機雷達的標定和融合也可以得到不錯的結果。 連結:https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration中文文件:https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calib/blob/master/docration_resources/ README_cn.md7.CalibrationTools
CalibrationTools為雷射雷達-雷射雷達、雷射雷達相機等感測器對提供標定工具。除此之外,還提供了:
1)定位-偏差估計工具估計用於航位推算(IMU和里程計)的感測器的參數,以獲得更好的定位性能!
2)Autoware控制輸出的可視化和分析工具;
3)用於修復車輛指令延遲的校準工具;
連結:https://github.com /tier4/CalibrationTools
8.Matlab
Matlab自帶的工具箱,支援雷射雷達和相機的標定,鏈接:https://ww2.mathworks.cn/help/lidar/ug/lidar-and-camera-calibration.html
9.ROS 標定工具
ROS Camera LIDAR Calibration Package,連結:https://github.com/heethesh/lidar_camera_calibration
10.Direct visual lidar calibration
該軟體包提供了一個用於雷射雷達相機標定的工具箱:可通用:它可以處理各種雷射雷達和相機投影模型,包括旋轉和非重複掃描雷射雷達,以及針孔、魚眼和全向投影相機。 無目標:它不需要標定目標,而是使用環境結構和紋理進行標定。 單次拍攝:標定至少只需要一對光達點雲和相機影像。可選地,可以使用多個雷射雷達相機資料對來提高精度。 自動:標定過程是自動的,不需要初始猜測。 準確且穩健:它採用了像素級直接光達相機配準演算法,與基於邊緣的間接光達相機配準相比,該演算法更穩健和準確。
連結:https://github.com/koide3/direct_visual_lidar_calibration
11.2D lidar-camera工具箱
這是一個基於ROS 的單線雷射和相機外參數自動標定代碼。標定原理如下圖所示,相機透過二維碼估計標定板平面在相機座標系下的平面方程,由於雷射點雲落在平面上,將點雲透過雷射座標係到相機座標系的外參數 轉換到相機座標系,建構點到平面的距離作為誤差,使用非線性最小平方法求解。
連結:https://github.com/MegviiRobot/CamLaserCalibraTool
以上是相機與光達是怎麼標定的?一覽產業所有主流的標定工具的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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