用MATLAB标定激光雷达摄像机
激光雷达相机标定有助于估计系统中激光雷达和相机之间的相对位置和方向
相机提供丰富的颜色信息,而激光雷达传感器提供精确的三维结构和位置信息的对象。当融合在一起时,我们可以提高自动驾驶和机器人应用的感知和映射算法的性能。
激光雷达相机标定涉及到用刚性变换矩阵的形式计算激光雷达-相机系统的外部参数。
外部参数定义了传感器相对于世界框架以及彼此之间的位置和方向。这些参数对于融合来自这些传感器的数据至关重要。激光雷达工具箱提供了MATLAB函数和一个交互式应用程序执行激光雷达-相机校准。激光雷达相机校准器应用程序是一个简单和交互式界面交叉标定相机和激光雷达系统。
以下是我们将遵循的工作流程。我们将加载并从图像和相应的点云中提取棋盘格特征。然后我们将利用这些特征估计相机和激光雷达之间的变换矩阵。
现在让我们看看如何使用激光雷达相机校准器应用程序来实现这个工作流程。
我们可以使用命令行打开应用程序,或者从添加菜单中找到应用程序。
一旦应用程序打开,我们将首先添加图像和相应的点云棋盘校正模式。棋盘格之所以被使用,是因为它的规则图案很容易被自动发现。为了获得准确的校准结果,建议使用10到20个棋盘格数据。
接下来,以世界单位(毫米、厘米、米)输入棋盘方格的大小。这里的数据,我们使用200毫米大小的方格棋盘。
这一步是用图像-点云对找到世界单元之间的映射所必需的。
当我们加载数据时,应用程序会自动校准相机的本征,并在加载的图像-点云对中检测棋盘格校准模式。
或者,如果你已经有相机intrinsic可用,你可以通过在相机intrinsic部分选择使用固定的intrinsic来加载它们。
在左侧面板中,您可以看到接受的数据和拒绝的数据。每一个检测到棋盘格模式的图像点云对都可以在接受的数据面板中看到。这些数据将用于校准传感器之间的转换。
您可以调整工具条上的“特征检测”部分的值,以帮助检测拒绝的数据
您还可以使用编辑ROI功能来改进检测。您可以更改/移动ROI以捕获由棋盘格组成的点云区域。
然后单击“检测”再次检测整个数据上的棋盘格模式。你可以看到9对中的8对现在被用于校准转换。
在棋盘检测之后,我们可以通过点击“校准”按钮来校准转换。
你现在可以看到激光雷达棋盘格点投影在图像上,图像颜色融合到激光雷达点云。
校准完成后,可以通过可视化平移、旋转和重投影误差来评估校准结果。
这有助于识别错误数据,您可以删除和重新校准以获得更好的结果。
我们可以通过拖动任何错误图中的阈值线,然后通过右键单击并选择“删除并重新校准”选项,在接受的数据浏览器中删除突出显示的数据对来实现这一点。
现在我们可以将估计的转换和错误导出到MATLAB工作区或文件中。
您还可以从中生成一个MATLAB脚本。
校准后的激光雷达摄像系统可进一步用于诸如
1-从对应图像的二维边界框估计激光雷达数据中的三维边界框坐标。
2-在点云上融合相机的颜色信息。
参考MathWorks文档和Lidar Toolbox产品页面了解更多信息。
如果您有任何问题或意见,请让我们知道。
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