相机激光标定算法:从理论到实践
点击上方“ 3D视觉工坊 ”,选择“星标” 干货第一时间送达 本文是标定系列解读第三篇,介绍了Camera-Lidar标定,通过对一些基础知识和小细节进行讨论和理论推导,给出了一些可以提升标定精度的改进建议。 另外本文还给出了一个简单的开源代码对上述标定原理进行实践,以及提供了一个仿真程序,可以直观感受标定数据对系统可观性的影响。希望能够给大家一些启发。 目录 1. 前言 2. 理论 2.1 基于平面约束的相机激光标定算法 2.1.1 平面约束 2.1.2 2D 激光和相机外参数初始值求解 2.1.3 3D 激光和相机外参数初始值求解 2.1.4 外参数优化 2.2 推论:所有平行的平面提供的约束等价。 2.3 拓展:标定板的边界约束 3. 实践 3.1 代码梳理和上手操作 3.2 仿真代码的特别说明 3.2.1 系统可观性的判断 3.2.2 利用仿真代码验证平行平面提供的约束等价 3.2.2 利用仿真代码指导采集数据:如何充分旋转标定板 4. 结语 5. 参考文献 1. 前言 从理论上看,相机和激光之间外参数的标定原理非常简单,但在实际标定过程中,特别是一个初学者采集数据进行标定时,却发现标定结果非常不理想。如何采集有效的标定数据(何种运动轨迹,如何晃动标定板)对于激光相机标定而言非常重要。 读完本文,你会发现原来采集数据时标定板和传感器之间只做纯粹的平移运动是没有意义的