livox_camera_lidar_calibration
时间: 2025-06-27 07:16:53 浏览: 11
### Livox相机和激光雷达校准方法
对于Livox LiDAR与摄像头之间的外参标定,可以采用像素级无目标环境下的高分辨率LiDAR和摄像机的外部自标定技术[^1]。该方法能够在不依赖特定物体的情况下实现精确稳定的参数估计。
具体来说,在进行Livox设备间的联合标定时,通常会经历如下几个方面:
- **数据采集准备**
收集来自Livox LiDAR传感器以及同步拍摄的照片作为输入源。为了提高精度,建议在同一位置多次重复扫描并拍照以获取更多样化的样本点云及其对应的图像特征。
- **初始猜测设定**
利用已知的大致安装方位角来初始化旋转和平移向量。这一步骤有助于加速后续优化过程收敛速度,并减少局部极小值陷阱的风险。
- **匹配算法应用**
应用基于几何约束条件(例如平面假设)或者视觉里程计VO/SLAM框架来进行初步关联配对。通过寻找共同存在的结构化元素如直线段、圆柱面等建立联系桥梁。
- **误差最小化求解**
构建代价函数用于量化当前姿态变换下两组观测间的一致性程度;随后借助非线性规划工具箱执行迭代调整直至满足预设阈值要求为止。此过程中可能涉及到诸如Levenberg-Marquardt法之类的数值计算技巧[^2]。
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
def reprojection_error(params, points_3d, points_2d, K):
R = params[:9].reshape((3, 3))
t = params[9:].reshape((3, 1))
projected_points = (K @ ((R @ points_3d.T).T + t)).T
normalized_projected_points = projected_points / projected_points[-1]
error = normalized_projected_points[:-1].T - points_2d
return error.flatten()
initial_guess = ... # Initialize with rough estimates of rotation and translation matrices.
result = least_squares(reprojection_error, initial_guess, args=(points_3d, points_2d, intrinsic_matrix))
optimized_params = result.x.reshape(-1, 3)
```
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