ros激光雷达相机标定
时间: 2025-02-21 09:28:30 浏览: 113
### ROS 中激光雷达和相机联合标定的方法
#### 数据采集与同步
为了实现有效的联合标定,数据的同步至关重要。通过ROS录制功能可以方便地获取同步的数据集。具体来说,使用`rosbag record`命令来记录来自激光雷达和相机的话题消息[^3]。
```bash
rosbag record /rslidar_points /usb_cam/image_raw
```
这会创建一个包含时间戳一致的点云和图像帧的`.bag`文件,便于后续处理分析。
#### 相机内参标定
对于相机而言,其内部参数如焦距、主点位置以及可能存在的径向和切向畸变系数都需要精确测定。通常采用棋盘格图案作为校准板,在不同角度拍摄多张照片并利用OpenCV库中的函数完成自动计算过程[^1]。
```python
import cv2
import numpy as np
# 准备对象点,像 (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
objp = np.zeros((6*7,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:7,0:6].T.reshape(-1,2)
# 存储所有图像的对象点和图像点
objpoints = [] # 3d point in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
images = glob.glob('*.jpg')
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 查找棋盘角点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7,6),None)
# 如果找到,则添加对象点、图像点(细化后的)
if ret == True:
objpoints.append(objp)
corners2 = cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria)
imgpoints.append(corners2)
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)
```
上述代码片段展示了如何基于一系列带有已知模式的照片来进行相机内参估计的过程。
#### 外部参数标定
当涉及到两个传感器之间的相对位姿关系时,即所谓的外部参数标定就显得尤为重要了。一种常见做法是在同一场景下同时捕捉到两者的观测结果,并寻找两者间最佳变换矩阵使得它们能够相互匹配良好。此过程中可能会借助于专门设计的目标物比如特制反射镜阵列或是具有明显特征结构的人造物体帮助建立联系。
#### 配准映射
一旦内外参数均已获得确认之后,下一步就是构建从三维空间至二维平面间的投影模型从而实现场景重建的目的。该阶段主要依赖于之前求得的各项数值并通过线性代数运算得出最终表达形式以便进一步应用于诸如视觉SLAM等领域当中去[^2]。
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