自动驾驶坐标系转换

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    for cam_name in valid_cams :
        lidar2cam = np.array(bev_4d_data['parameters_cam'][cam_name]["extrinsics"], dtype=np.float32)

        lidar2vcs_t = bev_4d_data['parameters_lidar_at128']['lidar2vcs']['translation']  # xyz
        lidar2vcs_q = bev_4d_data['parameters_lidar_at128']['lidar2vcs']['quaternion']  # wxyz
        lidar2vcs_q = points_transform.list_to_array([lidar2vcs_q['qw'], lidar2vcs_q['qx'], lidar2vcs_q['qy'], lidar2vcs_q['qz']], (4))
        lidar2vcs_mat = Quaternion(lidar2vcs_q).rotation_matrix
        lidar2vcs_t = points_transform.list_to_array([lidar2vcs_t['x'], lidar2vcs_t['y'], lidar2vcs_t['z']], (3))
        lidar2vcs = points_transform.get_RT_4x4(lidar2vcs_mat, lidar2vcs_t)

        cam2vcs = lidar2vcs @ np.linalg.inv(lidar2cam)
ChatGPT 说:

ChatGPT

看代码中 cam2vcs 的计算方式,需要明确理解每个变换矩阵的含义。

  • lidar2cam 是从激光雷达坐标系到相机坐标系的变换矩阵。
  • lidar2vcs 是从激光雷达坐标系到车辆坐标系的变换矩阵。

你在计算 cam2vcs 时的表达式:

cam2vcs = lidar2vcs @ np.linalg.inv(lidar2cam)

此表达式的意思是先将点从相机坐标系转换到激光雷达坐标系(通过 lidar2cam 的逆矩阵 np.linalg.inv(lidar2cam)),然后从激光雷达坐标系转换到车辆坐标系(通过 lidar2vcs 变换)。

这种计算逻辑是合理的,即先应用从相机到激光雷达的逆变换,再应用从激光雷达到车辆的正变换,将点从相机坐标系转换到车辆坐标系。

lidar2vcs_t lidar2vcs_q 什么意思

ChatGPT 说:

ChatGPT

在代码中,lidar2vcs_tlidar2vcs_q 分别表示从激光雷达坐标系(lidar)到车辆坐标系(vcs,Vehicle Coordinate System)的平移向量四元数旋转

详细解释

  1. lidar2vcs_t:这是一个平移向量(translation vector),表示激光雷达坐标系在车辆坐标系中的位置。这个向量通常包含 x、y、z 三个分量,表示激光雷达相对于车辆坐标系的偏移量。

    • lidar2vcs_t = bev_4d_data['parameters_lidar_at128']['lidar2vcs']['translation']
    • 例如:lidar2vcs_t = {'x': 1.0, 'y': 0.5, 'z': 0.2} 表示激光雷达相对于车辆坐标系在 x、y、z 方向上分别有 1.0、0.5 和 0.2 个单位的平移。
  2. lidar2vcs_q :这是一个四元数(quaternion),用于描述激光雷达坐标系相对于车辆坐标系的旋转。四元数通常以四个分量表示,w, x, y, z,其中 w 表示实部,x, y, z 表示虚部,用于描述三维空间中的旋转角度。

    • lidar2vcs_q = bev_4d_data['parameters_lidar_at128']['lidar2vcs']['quaternion']
    • 例如:lidar2vcs_q = {'qw': 0.707, 'qx': 0.0, 'qy': 0.707, 'qz': 0.0} 表示旋转的四元数。
    • 这个四元数可以通过库函数(如 Quaternion 类)转换为旋转矩阵,用于变换坐标。

综合说明

  • lidar2vcs_tlidar2vcs_q 的组合可以定义一个完整的 3D 变换(即从激光雷达坐标系到车辆坐标系的 4x4 变换矩阵),用于在不同坐标系之间进行点的转换。
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