杂记8---多线激光雷达与相机外参标定

背景:本人开源的标定程序,提供大家参考学习

基于棋盘格的多线激光雷达和鱼眼/针孔模型相机外参标定的程序

前言

标定数据,只需要一个棋盘格标定板。把标定板放置lidar 与camera 共视区域,拜拍几个pose进行采集。

基于简谐原则而编写,不加骚操作,方便大家借鉴学习。觉得不错,点个小星星。代码框架在2024年春节在家完成,多谢bb放的几天假。后面有时间,会继续优化精度。

一、使用注意事项

0、两个文件夹数据,注意序号对应上

1、假设lidar z轴朝上,图片的uv分别向右向下。目的对齐两者的匹配点

2、选择每帧pcd的标定板中心时,需要注意shift+鼠标左键

3、依赖&编译

pcl、opencv、Ceres、json

mkdir build

cd build

cmake ... && make

4、运行

./bin/calib_lidar2camera ./data/lidar ./data/camera ./config/calib_chessboard.json

5、关于配置文件说明

{

"camera_type": [2],

"chessboard_size": [0.8, 0.6],

"chessboard_width": [11],

"chessboard_height": [8],

"chessboard_grap": [0.06],

"camera_matrix": [1720.5573642902884, 1725.4310071228047, 1953.549178143742, 1061.1840108704785],

"distortion_coeffs": [0.08092536120554537, -0.049501707005857196, 0.020142406202130876, -0.0067493332722243764],

"initial_external_params": [1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,1],

"extract_radius": [0.5]

}

camera_type : 1 表示针孔相机(fov < 90°) 2 表示鱼眼相机(fov > 90°) [当前版本没有适配全景相机]

chessboard_size : 表示标定板的物理尺寸,注意不是棋盘格轮廓尺寸,单位 米。填写方式,opencv适配棋盘格时角点宽高方式一致

chessboard_width: 表示棋盘格宽方向11个角点

chessboard_height: 表示棋盘格高方向8个角点

chessboard_grap : 每个角点之间0.06米

camera_matrix: 相机内参

distortion_coeffs: 相机畸变系数

initial_external_params: 迭代优化给的初始化外参

extract_radius: 提取标定板点云的半径

测试说明:

打了马赛克图片,迭代效果不理想;估计处理过的图片,角点提取有影响。因此,数据集就不公开了。

数据集外参投影效果图:

二、可优化项

1、标定板点云提取精度

2、图片角点提取精度

3、图片角点pnp恢复尺度信息算法精度

4、采集数据时,标定板的稳定性与环境光线情况[标定板材质和稳定性对标定结果影响较大]

#############

积跬步期千里

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