SLAM 外参标定
时间: 2025-03-09 14:01:39 浏览: 38
### SLAM 外部参数标定方法
在SLAM系统中,外部参数(外参)是指不同传感器之间的相对位置和姿态关系。对于多传感器融合而言,精确的外参标定至关重要,因为这直接影响到系统的整体性能。
#### Lidar 和 Camera 的外参标定
一种常用的手动校准Livox LiDAR与相机间外参的方法已经被验证适用于Mid-40、Horizon和Tele-15系列设备[^4]。此过程涉及以下几个方面:
- **相机内参与外参的校准**:利用标准棋盘格图案作为特征点来进行相机内部参数(焦距、主点偏移等)以及其相对于LiDAR的位置和方向的测定。
- **获取标定数据**:收集同步的时间戳下的图像帧及其对应的激光雷达扫描数据集。
- **计算变换矩阵**:采用特定算法处理上述采集的数据对,求解出描述两者几何关联性的旋转和平移向量\[R|t\]。
- **评估精度**:通过对比实际场景中标定点的真实坐标与其经由所估得的转换关系映射后的理论值之差来衡量准确性,并据此迭代优化直至满足预定阈值条件为止。
这种方法不仅能够提高定位精度,而且还能增强感知能力,在自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
#### IMU/GNSS 与其他组件间的外参确定
针对IMU/GNSS同车身或其他传感单元比如摄像头或者另一个惯导装置建立联系时,则需考虑各自固有的偏差项如尺度因子误差、安装角度倾斜等因素的影响[^3]。通常做法是在静态条件下执行一系列动作序列记录下各时刻的状态信息之后再做离线分析得到最终的结果。
为了确保良好的鲁棒性和泛化性,建议尽可能多地选取不同的测试环境以全面考察可能遇到的情况变化带来的影响因素。
```python
import numpy as np
def calibrate_extrinsic(lidar_points, camera_image):
"""
计算LIDAR与Camera之间的外参
参数:
lidar_points (np.ndarray): LIDAR点云数据
camera_image (np.ndarray): 相机图像
返回:
R (np.matrix): 旋转矩阵
t (np.array): 平移向量
"""
# 假设这里实现了具体的内外参标定逻辑...
pass
```
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