calibration_p4rtk2.yaml的生成过程

时间: 2023-06-16 11:07:58 浏览: 195
生成calibration_p4rtk2.yaml的过程如下: 1. 首先,您需要收集P4RTK2的相机和IMU数据。可以使用DJI的Assistant 2软件来下载这些数据。 2. 接下来,您需要安装ROS并安装ROS包“kalibr”来进行相机和IMU的标定。您可以在以下链接中找到有关kalibr的更多信息:https://github.com/ethz-asl/kalibr 3. 将相机和IMU数据导入ROS,并按照kalibr文档中的说明进行标定。您将获得一个YAML文件,其中包含相机和IMU的内部和外部参数。 4. 接下来,您需要使用DJI Assistant 2软件加载相机和IMU的标定参数,并将它们保存到P4RTK2的SD卡中。 5. 最后,您需要使用P4RTK2的API来读取SD卡中的标定参数,并将它们加载到P4RTK2的相机和IMU中。 完成以上步骤后,您就可以使用P4RTK2的相机和IMU进行定位和导航。
相关问题

calibration_p4rtk2.yaml的含义

calibration_p4rtk2.yaml是一种YAML格式的配置文件,用于记录Parrot P4RTK2无人机的相机和IMU(惯性测量单元)校准参数。该文件中包含了相机的内部参数(如焦距、主点等),以及相机与IMU之间的外部参数(如旋转矩阵、平移向量等)。这些参数的准确性对于实现高精度的无人机飞行控制和摄影测量任务至关重要。该文件可以被无人机软件系统读取和使用。

calibration_p4rtk2.yaml是怎么来的

calibration_p4rtk2.yaml 文件通常是通过在使用 DJI Phantom 4 RTK2 系统时进行摄像头标定,并使用标定结果生成的。标定过程涉及将已知大小的物体(例如棋盘格)放置在不同的位置和角度,然后通过计算机视觉技术来确定相机内部和外部参数。生成的参数文件(包括 calibration_p4rtk2.yaml)被用于校正图像畸变和提高测量精度。这个过程通常由专业的测绘人员完成,以确保获取准确的测量结果。
阅读全文

相关推荐

libration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::operator<<(cv::FileStorage&, cv::String const&)' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::write(cv::FileStorage&, cv::String const&, double)' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::FileStorage::FileStorage(cv::String const&, int, cv::String const&)' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::String::deallocate()' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::findContours(cv::_InputOutputArray const&, cv::_OutputArray const&, cv::_OutputArray const&, int, int, cv::Point_<int>)' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::putText(cv::_InputOutputArray const&, cv::String const&, cv::Point_<int>, int, double, cv::Scalar_<double>, int, int, bool)' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::write(cv::FileStorage&, cv::String const&, int)' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::error(int, cv::String const&, char const*, char const*, int)' /usr/bin/ld: /home/lh/business_logic_modules/src/component_packages/calibration_manager/../../../mobile_robot_platform/ros2_ws/install/calibration_cameraimu/lib/calibration_cameraimu/libcalibration_cameraimu.so: undefined reference to cv::imshow(cv::String const&, cv::_InputArray const&)' collect2: error: ld returned 1 exit status gmake[2]: *** [CMakeFiles/calibration_manager_node.dir/build.make:335:calibration_manager_node] 错误 1 gmake[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:137:CMakeFiles/calibration_manager_node.dir/all] 错误 2

yuan@yuan-virtual-machine:~/catkin_ws$ roslaunch ur_calibration calibration_correction.launch \ > robot_ip:=192.168.1.120 \ > target_filename:="${HOME}/ur_ws/calibration/ur5_actual_calibration.yaml" ... logging to /home/yuan/.ros/log/d473641a-6eb5-11f0-afbe-05d467d6740f/roslaunch-yuan-virtual-machine-10132.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is <1GB. started roslaunch server http://yuan-virtual-machine:46809/ SUMMARY ======== PARAMETERS * /calibration_correction/output_filename: /home/yuan/ur_ws/... * /calibration_correction/robot_ip: 192.168.1.120 * /rosdistro: noetic * /rosversion: 1.17.4 NODES / calibration_correction (ur_calibration/calibration_correction) ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311 process[calibration_correction-1]: started with pid [10146] [WARN] [1754039374.482012111]: Failed to read from stream, reconnecting in 1 seconds... [INFO] [1754039376.127775586]: checksum: [4294967295 4294967295 4294967295 4294967295 4294967295 4294967295 ] dh_theta: [2.73966805092937e-05 0.964049309970353 -0.936445076791008 -0.0275821333460688 6.42114976390044e-06 7.70739980999902e-05 ] dh_a: [0.000179011718868908 -0.24248039599432 -0.392129394401383 8.96916598626492e-05 -0.000112356022731363 0 ] dh_d: [0.0890215836421886 205.331392259106 -204.640009293386 -0.581356849309975 0.0948281585677952 0.0826478178154501 ] dh_alpha: [1.56932469974109 0.00170118839206561 0.0156121676803096 1.57043419046201 -1.57102660097654 0 ] calibration_status: 1 [INFO] [1754039376.229001042]: Writing calibration data to "/home/yuan/ur_ws/calibration/ur5_actual_calibration.yaml" [INFO] [1754039376.229717394]: Wrote output. [INFO] [1754039376.229902403]: Calibration correction done [calibration_correction-1] process has finished cleanly log file: /home/yuan/.ros/log/d473641a-6eb5-11f0-afbe-05d467d6740f/calibration_correction-1*.log all processes on machine have died, roslaunch will exit shutting down processing monitor... ... shutting down processing monitor complete done

最新推荐

recommend-type

2014年直流电压电流采样仪生产方案:电路板、BOM单、STM单片机程序及应用 核心版

2014年设计的一款直流电压电流采样仪的整套产品生产方案。该产品已量产1000余套,适用于电力、电子、通信等领域。文中涵盖了硬件和软件两大部分的内容。硬件方面,包括电路板设计、BOM单、外围器件清单以及外壳设计;软件方面,则涉及STM单片机程序和配套的上位机电脑软件。该采样仪的最大测量范围为1000V/100A,具备高精度、高稳定性的特点,能记录并存储8组电压电流数据,并带有触发模式用于实时监测和故障诊断。 适合人群:从事电力、电子、通信领域的工程师和技术人员,尤其是对直流电压电流采样仪有需求的研发人员。 使用场景及目标:①帮助工程师和技术人员了解直流电压电流采样仪的整体设计方案;②提供详细的硬件和软件资料,便于实际生产和应用;③适用于需要高精度、高稳定性的电压电流测量场合。 其他说明:该产品已经成功量产并获得市场好评,文中提供的方案对于相关领域的项目开发具有重要参考价值。
recommend-type

springboot基于安卓的旅游景点导览APP的设计与实现论文

springboot旅游景点导览APP的设计与实现
recommend-type

SaaS 被 AI 工具替代风险与安全治理对比.doc

SaaS 被 AI 工具替代风险与安全治理对比.doc
recommend-type

快速编写 Platform Engineering 工具蓝图.doc

快速编写 Platform Engineering 工具蓝图.doc
recommend-type

基于K折交叉验证的BP神经网络回归预测MATLAB代码教程——Excel数据读取与应用 全集

内容概要:本文档详细介绍了利用MATLAB进行基于K折交叉验证的BP神经网络回归预测的方法。主要内容涵盖从Excel读取数据、数据预处理(如归一化)、构建并配置BP神经网络模型、执行交叉验证以及最终结果的可视化展示。文档提供了完整的代码示例,每个步骤都有详细的解释,确保初学者能够轻松理解和操作。此外,还特别强调了一些常见的注意事项和技术细节,比如如何正确地设置网络参数以避免过拟合等问题。 适合人群:对于希望快速掌握BP神经网络及其在MATLAB环境下具体实现的新手程序员或者学生。 使用场景及目标:适用于需要对小规模数据集进行非线性关系建模和预测的研究项目。通过本教程的学习,用户将学会如何搭建一个简单的BP神经网络来解决实际问题,并能灵活调整相关参数以适应不同的应用场景。 其他说明:文中提供的案例为水泥强度预测任务,但用户可以根据自身需求替换相应的数据集,只要保证数据格式符合要求即可。同时提醒使用者,在处理较小规模的数据集时应注意选择合适的K值以获得更好的泛化性能。
recommend-type

Python程序TXLWizard生成TXL文件及转换工具介绍

### 知识点详细说明: #### 1. 图形旋转与TXL向导 图形旋转是图形学领域的一个基本操作,用于改变图形的方向。在本上下文中,TXL向导(TXLWizard)是由Esteban Marin编写的Python程序,它实现了特定的图形旋转功能,主要用于电子束光刻掩模的生成。光刻掩模是半导体制造过程中非常关键的一个环节,它确定了在硅片上沉积材料的精确位置。TXL向导通过生成特定格式的TXL文件来辅助这一过程。 #### 2. TXL文件格式与用途 TXL文件格式是一种基于文本的文件格式,它设计得易于使用,并且可以通过各种脚本语言如Python和Matlab生成。这种格式通常用于电子束光刻中,因为它的文本形式使得它可以通过编程快速创建复杂的掩模设计。TXL文件格式支持引用对象和复制对象数组(如SREF和AREF),这些特性可以用于优化电子束光刻设备的性能。 #### 3. TXLWizard的特性与优势 - **结构化的Python脚本:** TXLWizard 使用结构良好的脚本来创建遮罩,这有助于开发者创建清晰、易于维护的代码。 - **灵活的Python脚本:** 作为Python程序,TXLWizard 可以利用Python语言的灵活性和强大的库集合来编写复杂的掩模生成逻辑。 - **可读性和可重用性:** 生成的掩码代码易于阅读,开发者可以轻松地重用和修改以适应不同的需求。 - **自动标签生成:** TXLWizard 还包括自动为图形对象生成标签的功能,这在管理复杂图形时非常有用。 #### 4. TXL转换器的功能 - **查看.TXL文件:** TXL转换器(TXLConverter)允许用户将TXL文件转换成HTML或SVG格式,这样用户就可以使用任何现代浏览器或矢量图形应用程序来查看文件。 - **缩放和平移:** 转换后的文件支持缩放和平移功能,这使得用户在图形界面中更容易查看细节和整体结构。 - **快速转换:** TXL转换器还提供快速的文件转换功能,以实现有效的蒙版开发工作流程。 #### 5. 应用场景与技术参考 TXLWizard的应用场景主要集中在电子束光刻技术中,特别是用于设计和制作半导体器件时所需的掩模。TXLWizard作为一个向导,不仅提供了生成TXL文件的基础框架,还提供了一种方式来优化掩模设计,提高光刻过程的效率和精度。对于需要进行光刻掩模设计的工程师和研究人员来说,TXLWizard提供了一种有效的方法来实现他们的设计目标。 #### 6. 系统开源特性 标签“系统开源”表明TXLWizard遵循开放源代码的原则,这意味着源代码对所有人开放,允许用户自由地查看、修改和分发软件。开源项目通常拥有活跃的社区,社区成员可以合作改进软件,添加新功能,或帮助解决遇到的问题。这种开放性促进了技术创新,并允许用户根据自己的需求定制软件。 #### 7. 压缩包子文件的文件名称列表 文件名称列表中的“txlwizard-master”可能指的是TXLWizard项目的主版本库或主分支。这个名称表明了这是项目源代码的中心点,其他开发者会从这个主分支拉取代码进行合作开发或部署。以“-master”结尾通常是版本控制系统中表示主要开发线路的常见约定,例如Git中的master(现在更常被称为main)分支。 通过这些知识点的详细解释,我们可以看到TXLWizard不仅是一个用于生成TXL文件的工具,它还整合了一系列的功能,使得电子束光刻掩模的设计工作更为高效和直观。同时,作为一个开源项目,它能够借助社区的力量不断进步,为用户带来更多的便利和创新。
recommend-type

【创新图生成:扣子平台的技术前沿与创新思维】:引领图像生成技术的新潮流

# 1. 扣子平台的图像生成技术概述 在当今数字化时代,图像生成技术正成为推动技术创新和社会变革的关键力量。扣子平台正是这一技术革新的代表。本章将对扣子平台的图像生成技术进行一个全面概述,探究它如何将理论技术转化为实际应用,并带来显著的社会影响。 扣子平台运用了先进的图像生成技术,将现实世界和数字空间无缝融合,打造了沉浸式的视觉体验。其技术的核心是通过高度复杂的算法模型,快速生成高质
recommend-type

海康威视机器视觉工程师考核

<think>好的,我现在需要帮助用户了解海康威视机器视觉工程师的考核内容和要求。根据用户提供的引用资料,特别是引用[1]和[2],里面提到了考核素材包分为初级和中级,涵盖理论、算法、应用案例等。首先,我要整理这些信息,确保结构清晰,符合用户要求的格式。 接下来,我需要确认素材包的具体内容,比如初级和中级的不同点。引用[2]提到初级包含基础理论、算法实现和实际案例,中级则增加复杂算法和项目分析。这部分需要分点说明,方便用户理解层次。 另外,用户可能想知道如何准备考核,比如下载素材、学习顺序、模拟考核等,引用[2]中有使用说明和注意事项,这部分也要涵盖进去。同时要注意提醒用户考核窗口已关闭,
recommend-type

Linux环境下Docker Hub公共容器映像检测工具集

在给出的知识点中,我们需要详细解释有关Docker Hub、公共容器映像、容器编排器以及如何与这些工具交互的详细信息。同时,我们会涵盖Linux系统下的相关操作和工具使用,以及如何在ECS和Kubernetes等容器编排工具中运用这些检测工具。 ### Docker Hub 和公共容器映像 Docker Hub是Docker公司提供的一项服务,它允许用户存储、管理以及分享Docker镜像。Docker镜像可以视为应用程序或服务的“快照”,包含了运行特定软件所需的所有必要文件和配置。公共容器映像指的是那些被标记为公开可见的Docker镜像,任何用户都可以拉取并使用这些镜像。 ### 静态和动态标识工具 静态和动态标识工具在Docker Hub上用于识别和分析公共容器映像。静态标识通常指的是在不运行镜像的情况下分析镜像的元数据和内容,例如检查Dockerfile中的指令、环境变量、端口映射等。动态标识则需要在容器运行时对容器的行为和性能进行监控和分析,如资源使用率、网络通信等。 ### 容器编排器与Docker映像 容器编排器是用于自动化容器部署、管理和扩展的工具。在Docker环境中,容器编排器能够自动化地启动、停止以及管理容器的生命周期。常见的容器编排器包括ECS和Kubernetes。 - **ECS (Elastic Container Service)**:是由亚马逊提供的容器编排服务,支持Docker容器,并提供了一种简单的方式来运行、停止以及管理容器化应用程序。 - **Kubernetes**:是一个开源平台,用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和操作。它已经成为容器编排领域的事实标准。 ### 如何使用静态和动态标识工具 要使用这些静态和动态标识工具,首先需要获取并安装它们。从给定信息中了解到,可以通过克隆仓库或下载压缩包并解压到本地系统中。之后,根据需要针对不同的容器编排环境(如Dockerfile、ECS、Kubernetes)编写配置,以集成和使用这些检测工具。 ### Dockerfile中的工具使用 在Dockerfile中使用工具意味着将检测工具的指令嵌入到构建过程中。这可能包括安装检测工具的命令、运行容器扫描的步骤,以及将扫描结果集成到镜像构建流程中,确保只有通过安全和合规检查的容器镜像才能被构建和部署。 ### ECS与Kubernetes中的工具集成 在ECS或Kubernetes环境中,工具的集成可能涉及到创建特定的配置文件、定义服务和部署策略,以及编写脚本或控制器来自动执行检测任务。这样可以在容器编排的过程中实现实时监控,确保容器编排器只使用符合预期的、安全的容器镜像。 ### Linux系统下的操作 在Linux系统下操作这些工具,用户可能需要具备一定的系统管理和配置能力。这包括使用Linux命令行工具、管理文件系统权限、配置网络以及安装和配置软件包等。 ### 总结 综上所述,Docker Hub上的静态和动态标识工具提供了一种方法来检测和分析公共容器映像,确保这些镜像的安全性和可靠性。这些工具在Linux开发环境中尤为重要,因为它们帮助开发人员和运维人员确保他们的容器映像满足安全要求。通过在Dockerfile、ECS和Kubernetes中正确使用这些工具,可以提高应用程序的安全性,减少由于使用不安全的容器镜像带来的风险。此外,掌握Linux系统下的操作技能,可以更好地管理和维护这些工具,确保它们能够有效地发挥作用。
recommend-type

【扣子平台图像艺术探究:理论与实践的完美结合】:深入学习图像生成的艺术

# 1. 图像艺术的理论基础 艺术领域的每一个流派和技巧都有其理论基础。在图像艺术中,理论基础不仅是对艺术表现形式的认知,也是掌握艺术创作内在逻辑的关键。深入理解图像艺术的理论基础,能够帮助艺术家们在创作过程中更加明确地表达自己的艺术意图,以及更好地与观众沟通。 图像艺术的理论