ros2相机标定

### ROS2 中相机标定的方法与教程 在 ROS2 环境下，相机标定是一项重要的任务，用于获取相机的内参矩阵以及畸变参数。以下是几种常见的方法及其具体实现方式。 #### 1. 使用 ROS 的 Camera Calibration 工具 ROS 提供了一个内置的 `camera_calibration` 软件包来完成单目或双目相机的标定工作。该工具通过检测棋盘格图案的位置来进行标定[^2]。 安装并配置好环境后，可以通过以下命令启动标定节点： ```bash ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 8x6 --square 0.108 image:=/camera/image_raw camera:=/camera ``` 上述命令中的参数解释如下： - `--size`: 棋盘格内部角点的数量 (列数×行数)。 - `--square`: 棋盘格方块的实际尺寸（单位：米）。 - `/camera/image_raw`: 输入图像的话题名称。 - `/camera`: 相机命名空间。 此过程需要手动移动带有棋盘格的目标物到摄像头视野的不同位置，以便收集足够的数据样本进行计算。 #### 2. Kalibr 工具的应用 对于更复杂的场景需求，比如多传感器融合或者更高精度的要求，则可以考虑采用 Kalibr 这一开源工具包[^3]。它支持多种类型的设备组合标定，例如单目/双目相机、广角镜头甚至 IMU 和激光雷达等硬件之间的相对姿态估计。 要利用 Kalibr 完成一次典型的单目相机标定时序操作流程大致分为以下几个方面但不限于这些内容描述范围之内: - **下载源码**: 获取最新版本代码仓库地址并通过 git clone 命令克隆至本地机器上; - **构建依赖项**: 阅读官方文档说明按照指示准备好必要的库文件和支持程序集; - **执行脚本指令**:`./kalibr_calibrate_cameras.py --target target.yaml --bag data.bag`; 其中,target.yaml 文件定义了所使用的校准板规格详情,而data.bag 是事先记录下来的包含视觉信息的数据包形式. #### 3. 自动化 rosbag 录制功能集成 为了简化实际应用过程中反复调整物体摆放角度带来的不便之处，在正式开始之前还可以预先规划好一系列动作轨迹路径，并借助机器人末端效应器带动目标随时间变化规律运动从而自动采集所需素材资料保存下来形成 .bag 后续再统一导入分析处理即可减少人为干预频率提升效率效果显著明显可见度高很多倍不止一点两点而已哦亲~[^1] --- ### 示例代码片段展示如何创建简单的 Python 脚本来触发 bag 记录服务请求: ```python import rclpy from rclpy.node import Node from std_srvs.srv import Empty class RecordBagService(Node): def __init__(self): super().__init__('record_bag_service') self.client = self.create_client(Empty, '/start_recording') def send_request(self): while not self.client.wait_for_service(timeout_sec=1.0): self.get_logger().info('等待服务上线...') request = Empty.Request() future = self.client.call_async(request) if __name__ == '__main__': rclpy.init(args=None) node = RecordBagService() node.send_request() rclpy.spin(node) node.destroy_node() rclpy.shutdown() ``` 以上示例展示了怎样编写一段基本逻辑控制单元去调用远程服务器端暴露出来的接口函数以达到开启录像的目的。 ---