lidar_camera_calibration在ubuntu20.04的教程
时间: 2025-06-14 20:08:35 浏览: 15
<think>好的,我现在需要帮助用户找到在Ubuntu 20.04上进行激光雷达和相机标定的教程。用户提到之前尝试安装Autoware时遇到较多问题,所以转向了lidar_camera_calibration这个仓库。我需要结合用户提供的引用信息来整理答案。
首先,用户提供的引用[1]是一个GitHub仓库,由ankitdhall维护,可能包含标定工具的使用方法。引用[2]提到VLP-16激光雷达适合使用ILCC、LiDAR camera calibration和Autoware的标定工具。不过用户可能因为Autoware安装问题,更倾向于其他方法。
接下来,我需要确认lidar_camera_calibration这个仓库是否支持Ubuntu 20.04。通常,GitHub仓库的文档会说明兼容的系统版本,如果用户已经成功使用过,可能说明可行。另外,用户提到的替代方案如ILCC和Autoware的工具是否需要特定版本的Ubuntu?比如Autoware可能更适配Ubuntu 18.04,但用户可能在20.04上遇到兼容性问题,所以才会寻找其他方法。
然后,我需要分步骤整理教程的大纲。首先安装依赖项,比如ROS Noetic,因为Ubuntu 20.04对应的ROS版本是Noetic。然后克隆仓库,安装必要的库如PCL和OpenCV。编译过程中可能遇到的问题需要提醒用户,比如依赖缺失或版本冲突。接着是数据采集的步骤,需要同时获取激光雷达和相机的数据,确保时间同步和空间对齐。运行标定工具后,验证结果是否正确,可能需要用到标定板。
相关工具方面,除了lidar_camera_calibration,还可以提到Autoware的标定工具,尽管安装有困难,但或许有变通方法。ILCC也是一个选项,但需要确认是否支持VLP-16和Ubuntu 20.04。此外,ROS中的内置工具如cam_lidar_calibration可能值得推荐。
用户可能遇到的问题包括依赖安装错误、编译失败、数据同步问题,以及标定结果不准确。需要给出解决建议,比如检查ROS环境、安装推荐的版本、使用时间同步设备等。
最后,生成的相关问题要覆盖安装问题、标定方法比较、时间同步解决方案以及标定结果评估方法,这样用户可以有更多参考信息。</think>以下是在Ubuntu 20.04上进行激光雷达与相机联合标定(LiDAR-Camera Calibration)的分步指南:
### 1. 推荐工具选择
根据硬件型号选择工具:
- **VLP-16激光雷达**推荐采用ILCC、ANKITDHALL的标定工具或Autoware标定工具[^2]
- **Livox/Hesai雷达**建议优先使用厂商提供的SDK
### 2. 安装基础依赖
```bash
# 安装ROS Noetic(Ubuntu 20.04官方支持)
sudo apt install ros-noetic-desktop-full
# 安装PCL点云库
sudo apt install libpcl-dev pcl-tools
# 安装OpenCV
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv
```
### 3. 安装lidar_camera_calibration
```bash
git clone https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration.git
cd lidar_camera_calibration
catkin_make # 若失败需检查依赖项版本
source devel/setup.bash
```
### 4. 数据采集规范
- 使用棋盘格标定板(推荐尺寸$0.5m \times 0.5m$)
- 同步要求:
$$ \Delta t < \frac{1}{2f_{sensor}} $$
其中$f_{sensor}$为传感器采样频率
- 建议采集10-15组不同角度数据
### 5. 标定执行流程
```python
# 启动标定节点
roslaunch lidar_camera_calibration find_transform.launch
# 参数配置建议
camera_info_topic: "/camera_info"
image_topic: "/image_raw"
pointcloud_topic: "/velodyne_points"
```
### 6. 验证标定结果
通过重投影误差评估:
$$ e_{reproj} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}||p_i - \hat{p}_i||_2 $$
其中$p_i$为观测值,$\hat{p}_i$为投影值,建议$e_{reproj} < 3$像素
###
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