IMU外参标定 什么意思
时间: 2025-06-03 11:52:22 浏览: 30
### IMU外参标定的定义及实现方法
#### 定义
IMU(惯性测量单元)外参标定指的是确定IMU与相机或其他传感器(如激光雷达)之间的空间变换关系,包括旋转和平移。这种标定对于多传感器融合系统至关重要,因为它直接影响到系统的整体精度和鲁棒性[^1]。
---
#### 方法概述
IMU外参标定的核心在于找到描述IMU与相机之间几何关系的刚体变换矩阵 \( T_{CI} \),它由旋转矩阵 \( R_{CI} \) 和平移向量 \( t_{CI} \) 组成。以下是几种常见的实现方法及其特点:
---
### 1. **基于静态棋盘格的标定**
这种方法利用已知模式(如棋盘格)来估计IMU与相机之间的外参。具体流程如下:
- 使用带有IMU的移动平台采集一组数据,其中包括棋盘格在不同姿态下的图像以及同期的IMU数据。
- 提取每幅图像中棋盘格的关键点,并将其映射到世界坐标系。
- 利用IMU提供的加速度计和陀螺仪数据估算设备的姿态变化。
- 结合图像特征点的世界坐标与IMU的姿态信息,通过最小化误差目标函数求解最优的 \( T_{CI} \)[^2]。
---
### 2. **基于运动轨迹的标定**
当无法使用固定的标定板时,可通过分析传感器随时间的变化规律来进行标定。主要步骤为:
- 收集一段包含充分运动的数据序列,确保覆盖足够的自由度。
- 对双目视觉或单目视觉 SLAM 的输出结果进行优化,得到相机的位姿轨迹。
- 同步IMU的积分位姿轨迹并与之对齐,从而推导出两者间的相对变换关系[^3]。
---
### 3. **联合优化法**
此方法将IMU外参视为状态变量的一部分纳入滤波器框架内动态更新。例如,在扩展卡尔曼滤波 (EKF) 或粒子滤波中引入额外的状态维度用于表征 \( T_{CI} \) 。初始值可来源于离线标定工具的结果,随后随着系统运行逐步精化。这种方式的优势在于无需专门设计复杂的实验场景即可在线调整参数[^4]。
---
### 4. **无目标标定技术**
针对某些特殊场合可能缺乏明确标志物的情况,研究者提出了不依赖特定图案的自动标定方案。这类算法往往借助自然环境中重复出现的结构特性或者统计学分布特性完成建模工作。比如,通过匹配连续帧间相似区域并结合惯性约束条件反推出所需的外部参数集合[^5]。
---
```python
import numpy as np
def calibrate_extrinsics(imu_poses, cam_poses):
"""
计算IMU与相机之间的外参
参数:
imu_poses: list of np.ndarray 形状为(4, 4) 表示一系列imu位姿
cam_poses: list of np.ndarray 形状为(4, 4) 表示一系列camera位姿
返回:
extrinsic_matrix: np.ndarray 形状为(4, 4), 外参矩阵T_ci=[R|t]
"""
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# 初始化累积量
sum_Rci = np.zeros((3, 3))
sum_tci = np.zeros(3)
n_samples = min(len(imu_poses), len(cam_poses))
for i in range(n_samples):
Ri = imu_poses[i][:3,:3].T @ cam_poses[i][:3,:3]
ti = imu_poses[i][:3,:3].T @ (cam_poses[i][:3,3]-imu_poses[i][:3,3])
sum_Rci += Ri
sum_tci += ti
avg_Rci = R.from_matrix(sum_Rci / n_samples).as_matrix()
avg_tci = sum_tci / n_samples
extrinsic_matrix = np.eye(4)
extrinsic_matrix[:3,:3] = avg_Rci
extrinsic_matrix[:3,3] = avg_tci
return extrinsic_matrix
```
---
阅读全文
相关推荐

















