首先,我们需要了解 lidar_align的基本原理。Lidar是一种通过发射激光脉冲并测量反射回来的光来获取距离和位置信息的技术。在实际应用中,激光雷达设备通常会有一些误差,例如角度偏移、位置漂移或者传感器系统内部的校准偏差。这些误差会对测量结果产生影响,降低系统的准确性。因此,lidar_align的目标就是通过对激光雷达系统...
对于Lidar+IMU系统,往往需要标定Lidar与IMU的外参[4],即从Lidar到IMU的6个位姿参数。ETH开源的lidar_align代码[0],用于标定Lidar和里程计Odom之间的位姿参数。本文将对代码进行初步介绍,并总结一些使用中可能会遇到的问题。 1. 代码整体一览 1.1 代码结构 ...
Lidar的数据直接是ros中的sensor_msgs/PointCloud2即可,但位置数据需要提供CSV格式或者ROS下的geometry_msgs/TransformStamped消息类型。后者如何获得?如果是IMU直接进行积分就好,但这样积分势必会不准确,作者也在issue中提到没有考虑noise的问题(https://github.com/ethz-asl/lidar_align/issues/5#issuecomment-432232087 ...
将lidar_align/src/lidar_align/NLOPTConfig.cmake 文件移动到 lidar_align/src/ 下(与lidar_align同级) 修改loader.cpp文件 首先在该文件顶部添加 #include <sensor_msgs/Imu.h>,然后这个工具包原先是用来标定lidar和odom(里程计),所以需要将里程计接口替换为imu接口: 将上图中标记部分的代码注释掉,在注释之后...
1. lidar_to_image_calibration.py:这个文件是lidar_align的主要脚本,用于执行激光雷达与相机的校准。它通过读取点云数据和图像数据,提取特征并进行匹配来计算校准参数。该文件还包含了一些用于可视化和评估校准结果的函数。 2. point_cloud.py:这个文件定义了点云对象的数据结构和一些相关函数。它包括点云的坐标转换...
对于Lidar+IMU系统,往往需要标定Lidar与IMU的外参[4],即从Lidar到IMU的6个位姿参数。ETH开源的lidar_align代码[0],用于标定Lidar和里程计Odom之间的位姿参数。本文将对代码进行初步介绍,并总结一些使用中可能会遇到的问题。 1. 代码整体一览 1.1 代码结构 ...
功能包名称:lidar_align git网址:链接 功能介绍 一种 校准 3D 激光雷达和 6 自由度位姿传感器 外参 的 方法 适配的ROS版本有 Indigo、Kinect、Melodic 准确的结果需要 大量 非平面的运动,这使得该方法不适合 校准 安装在汽车上的传感器 以为只有在那个方向上有数据的变化才能计算出最终的结果。
最近在做Lidar和imu的联合标定,即通过算法给出安装完成后Lidar和imu间的相对位姿(平移和旋转)。使用github上的lidar_align标定工具。在参考博文https://blog.csdn.net/miracle629/article/details/87854450后,发现自己录制的数据包中没有lidar_align需要用到的geometry_msgs/TransformStamped数据类型。博文作者给出的方法...
Lidar_align使用了一种基于几何对齐的方法,通过计算点云之间的变换关系来实现数据对齐。下面是Lidar_align进行数据对齐的基本原理及步骤: 1.数据准备:首先需要准备两个或多个激光雷达的原始数据,每个激光雷达的数据包括点云数据和位姿信息。 2.坐标系转换:由于不同激光雷达的数据可能使用不同的坐标系,需要将所有点云...
1. lidar_config.yaml:这个文件包含了与lidar_align相关的配置信息。用户可以根据实际的激光雷达设备和应用需求来修改这些配置参数。例如,用户可以指定lidar的旋转角度、扫描频率、最大测距范围等。 2. lidar_calibration.yaml:在这个文件中,用户可以进行激光雷达的标定。标定过程可以帮助我们确定真实世界中物体的位置和方...