lidar_imu_calib标定过程

时间: 2023-05-31 15:19:55 浏览: 113
### 回答1: 这个问题翻译成中文是:b'lidar_imu_calib标定过程'。 回答:lidar_imu_calib是指激光雷达和惯性测量单元(IMU)之间的标定过程,通过该过程可以解决激光雷达和IMU在安装中的相对姿态和时间同步问题。该过程需要收集一些基准数据,例如IMU的加速度计和陀螺仪数据,以及激光雷达的点云数据。然后将这些数据引入标定算法中,得到激光雷达和IMU之间的相对位姿和时间偏差,最后将它们纠正并同步,从而使系统达到更高的精度。 ### 回答2: Lidar_imu_calib是一种激光雷达和惯性测量单元的联合标定方法。它旨在从激光雷达的数据和惯性传感器的数据中获取相机、激光雷达和车辆的位姿(即位置和姿态)信息。 lidar_imu_calib标定过程可以分为以下几步: 1.采集数据:首先需要采集车辆在各种不同的姿态和运动条件下的数据,包括车速变化、车辆俯仰和横滚角变化等。同时,需要记录激光雷达和惯性传感器的输出数据。 2.匹配点云和IMU数据:利用系统时间戳进行点云数据和IMU数据的对齐,通过坐标系变换将两者的数据进行匹配。 3.计算位姿:根据匹配后的数据,计算车辆的位姿,包括车辆位置和姿态(即旋转角度),这是通过解决非线性优化问题来完成的。 4.评估误差:标定结果需要进行评估,通过比较计算出的车辆真实姿态和标定结果之间的差异来确定标定的准确性。 5.优化标定结果:根据评估结果进行标定结果的优化,即根据误差来调整标定结果,以提高标定准确性。 总之,lidar_imu_calib标定是激光雷达与惯性测量单元联合标定的方法,通过匹配点云和IMU数据,计算位姿,评估误差和优化标定结果等步骤,得到车辆的位姿信息,从而提高自动驾驶车辆的安全性和性能。 ### 回答3: Lidar_imu_calib是一种遥感设备,由激光雷达和惯性测量单元(IMU)组成,它的目的是3D空间中的可视化地图构建。Lidar可以测量环境中物体的位置和形状,而IMU可以测量设备的位置和运动状态。因此,Lidar_imu_calib的精度和准确性对于它的应用非常重要。为此,在使用Lidar_imu_calib之前,必须进行标定。 Lidar_imu_calib标定过程试图确定几何和姿态转换矩阵,这个矩阵用于将Lidar和IMU测量结果在同一个坐标系下进行配置。其中,几何变换矩阵被用来纠正从Lidar和IMU获得的点云数据中发生的误差,姿态变换矩阵则用于纠正导致视角变化的角度问题。 标定过程的首要步骤是采集数据,包括Lidar和IMU的原始数据以及因为设备不同而引起的差异。通过在一定时间内在多个场景下对数据进行采集,可以获得更加丰富的数据,并确保标定能够在多种条件下表示准确。 数据采集之后,接下来需要进行数据处理。主要是通过使用非线性最小二乘法以最小化两个矩阵的几何和姿态误差。 这个过程需要大量的计算能力和优秀的算法以最大化标定的准确度。最终的标定参数是由几何和姿态矩阵的组合产生的,并被应用到Lidar_imu_calib设备以及期望的应用程序中。 总之,Lidar_imu_calib标定是一项复杂的过程,它需要充分的数据采集、数据处理和优秀的算法来确保标定结果的准确性和精度。

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为了联合标定激光雷达和IMU的外参,你可以使用由瑞士苏黎世联邦理工大学自动驾驶实验室开发的lidar_align标定工具。下面是操作步骤: 1. 首先,你需要在终端中创建一个目录并进入该目录: mkdir -p lidar_align/src cd lidar_align/src 2. 然后,你需要使用git命令将lidar_align工具下载并安装到该目录中: git clone https://github.com/ethz-asl/lidar_align.git 这将会下载lidar_align的源代码并将其保存在lidar_align/src目录中。 3. 安装完成后,你可以按照你的需求修改lidar_align的参数配置文件。你可以根据实际情况调整激光雷达和IMU之间的变换参数。一般来说,在匹配算法中,姿态比位置更重要,因此将位置设置为0通常是一个常见的做法。 4. 最后,你可以使用lidar_align工具运行标定程序,该程序会计算出激光雷达和IMU之间的外参变换矩阵。你可以根据具体的使用需求将标定结果应用到你的SLAM算法中。 总结一下,你可以使用lidar_align标定工具来联合标定激光雷达和IMU的外参。首先,你需要下载并安装lidar_align工具。然后,根据实际情况调整参数配置文件。最后,运行标定程序获取激光雷达和IMU之间的外参变换矩阵。这样,你就可以将标定结果应用到你的SLAM算法中了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [使用lidar_align联合标定lidar与imu的外参](https://blog.csdn.net/weixin_53073284/article/details/123337885)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [lidar_imu_calib:自动校准3D激光雷达和IMU外在性](https://download.csdn.net/download/weixin_42106765/16292160)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Ubuntu 20.04是一个操作系统,而lidar_align是一个用于联合标定激光雷达和惯性测量单元(IMU)外参数的软件。在Ubuntu 20.04上安装和编译运行lidar_align可以按照以下步骤进行: 1. 首先,确保你已经安装了必要的软件和依赖项。根据引用提供的信息,你需要使用Windows 10 (64位)和VMware 16 Pro来创建一个虚拟机,在虚拟机中安装Ubuntu 20.04操作系统。你还需要在Ubuntu 20.04中安装nlopt包,可以使用以下命令来安装libnlopt-dev:sudo apt-get install libnlopt-dev。请注意,如果仅使用该命令可能会报错,你可能需要解决nlopt和c相关的问题,可以参考引用中提供的解决方案。 2. 下载和编译lidar_align。根据引用提供的信息,你可以按照以下步骤来完成: - 下载lidar_align的源代码。 - 使用nlopt和c相关的解决方案解决编译过程中可能遇到的问题。 - 修改源码中的loader.cpp和lidar_align.launch文件,根据你的需求进行配置。 - 运行lidar_align并查看结果。 3. 处理数据集。你可以使用lidar_align来处理你的激光雷达和IMU数据集。根据你的需求,可以选择合适的数据集和处理方法。 总之,使用Ubuntu 20.04安装和编译运行lidar_align需要安装必要的软件和依赖项,解决可能遇到的nlopt和c相关问题,然后按照指南下载、编译、配置和运行lidar_align。你可以参考引用提供的更详细的步骤和参考博客来完成这个过程。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Ubuntu20.04运行lidar_align标定激光雷达和IMU](https://blog.csdn.net/abanchao/article/details/127195195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Ubuntu20.04安装和编译运行lidar_align来联合标定lidar与imu的外参](https://blog.csdn.net/qq_39607707/article/details/127361539)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
根据引用\[1\],lidar_align的源码包含了四个cpp文件:aligner.cpp、lidar_align_node.cpp、loader.cpp和sensors.cpp。其中,aligner.cpp实现了lidar和odom校正的函数,lidar_align_node.cpp是程序的入口,loader.cpp负责加载数据,sensors.cpp处理lidar和里程计的数据。 根据引用\[2\],在Aligner类中设置了一些校正相关的参数。其中,Config结构体包含了以下参数: - local:用于指定执行局部优化还是全局优化,默认为false,表示执行全局优化,并将结果用于初始估计,然后执行局部优化。 - inital_guess:校准的初始估计,仅用于运行local模式。 - max_time_offset:最大的时间对准偏差,即x\[6\]的上下浮动范围。 - angular_range:在初始估计位置的搜索范围(弧度),角度偏移上下限为+-0.5弧度。 - translation_range:在初始估计位置的搜索范围(位置),位置偏移上下限为+-1米。 - max_evals:最大的评估次数。 - xtol:x的容差。 - knn_batch_size:点的偏移数量,用于寻找最近邻点时。 - knn_k:寻找最近邻点的个数,程序中自加1了,因为在一个点云里面找其中一个点的最近邻一个是自己一个才是真的最近邻。 - local_knn_max_dist:局部优化的时候最近邻点的最大距离。 - global_knn_max_dist:全局优化的时候最近邻点的最大距离。 - time_cal:是否执行时间补充计算,即根据时间对里程计进行插值。 - output_pointcloud_path:点云文件保存路径。 - output_calibration_path:校准信息文件保存路径。 根据引用\[3\],根据配置参数(是否执行全局优化),首先执行初始角度的赋值。如果执行全局优化,则先进行一个估计,得到角度;否则直接使用设置的初始值。代码中设置了参数向量的下限和上限,将全局优化得到的角度的初始估计值叠加到上下限中。如果配置中开启了时间补偿的优化,则将时间补偿的范围加到上下限中。 综上所述,lidar_align的源码包含了四个cpp文件,其中aligner.cpp实现了lidar和odom校正的函数,lidar_align_node.cpp是程序的入口,loader.cpp负责加载数据,sensors.cpp处理lidar和里程计的数据。在Aligner类中,根据配置参数执行校正,并设置了相关的参数范围。 \[1\] aligner.cpp, lidar_align_node.cpp, loader.cpp, sensors.cpp \[2\] Config结构体中的参数设置 \[3\] 参数范围的设置和初始角度的赋值 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [lidar_align--雷达和里程计校准--详解](https://blog.csdn.net/qq_32761549/article/details/120044319)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
IMU和LiDAR是两种不同的传感器技术,通过标定可以增加它们之间的配准准确性,提高它们在定位、导航和感知方面的性能。 IMU(惯性测量单元)是基于陀螺仪和加速度计等组件构成的传感器系统,可以测量和记录物体的加速度、角速度和姿态等状态信息。LiDAR(激光雷达)则是通过发送激光束来测量物体距离和位置的传感器。 IMU和LiDAR之间的标定过程主要包括两个方面:外部标定和内部标定。 外部标定主要是通过手动或自动方法,将IMU和LiDAR物理安装在同一个坐标系中,使它们的位置、姿态和对齐得到准确的估计。常见的方式是使用高精度的测量工具(如测距仪)来测量它们之间的距离和角度,进而计算出其准确的相对位置关系。 内部标定主要是通过采集IMU和LiDAR输出的数据,使用数学方法来估计它们之间的转换矩阵,通过这个矩阵可以将两个传感器的数据在同一个坐标系下进行融合和配准。内部标定的过程通常需要在不同的位置和姿态下进行采集和计算,以获得更准确和鲁棒的标定结果。 IMU与LiDAR的标定可以提高它们在多传感器融合中的配准精度,从而提高定位、导航和感知等应用中的性能。通过标定,我们可以更准确地得到物体的位置、运动状态和环境信息,为机器人、自动驾驶车辆等智能设备的应用提供更可靠的数据支持。

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

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