Kalibr相机标定
时间: 2025-02-20 15:17:35 浏览: 86
### Kalibr 相机标定教程
#### 准备工作
为了使用 `Kalibr` 进行视觉-惯性联合标定,需先准备好必要的硬件设备并搭建好软件环境。确保已安装 ROS(Robot Operating System),因为 `Kalibr` 是基于 ROS 的工具箱。
对于软件准备而言,在本地计算机上创建一个新的 Catkin 工作区,并将 `kalibr` 复制到此工作空间中的 `src` 路径下[^4]:
```bash
mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws/
cp -r /path/to/kalibr src/
```
接着执行命令来构建整个包集合:
```bash
catkin_make
source devel/setup.bash
```
#### 数据采集
启动数据记录节点前,连接所有待标定的传感器至电脑,并确认它们能在 ROS 中正常发布消息流。之后运行如下指令开启话题录制服务,这一步骤会收集来自各个传感器的时间同步后的观测值序列文件用于后续处理。
#### 执行标定流程
完成上述准备工作后,可以调用 `kalibr_calibrate_cameras.py` 或者 `kalibr_calibrate_imu_camera.py` 来分别单独对标记板上的图像特征点进行分析从而获取相机内外参或是进一步实现IMU与相机间的相对位姿关系估计[^1]。
具体来说,针对纯相机系统的内参求解任务,推荐采用 Zhang 提出的经典模式——即通过摆放处于不同位置姿态下的平面模板图片集作为输入源;而对于更复杂的多模态融合场景,则建议参照 iCalib 架构设计思路设置实验方案以获得更加精确的结果[^2][^3]。
#### 常见问题及其对策
当遇到无法成功加载配置文件错误提示时,请核查 YAML 文件格式是否正确无误以及路径变量定义准确性。
如果发现所得外参矩阵存在较大偏差现象,可能是因为初始猜测值选取不当所致,此时可尝试调整优化算法超参数设定或增加样本数量提高鲁棒性表现。
另外值得注意的是,部分情况下即使完成了全部操作步骤仍得不到满意的效果,这时往往涉及到硬件层面的问题比如镜头质量不佳引起成像失真严重等非理想因素干扰最终精度评估指标得分情况。
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