MathWorks的Minhaj palakaparambil Mohammed
Lidar Toolbox™提供了激光雷达摄像机校准功能,这是将激光雷达和摄像机的数据结合到系统中的关键步骤。摄像机提供丰富的颜色信息,而激光雷达传感器提供准确的物体三维结构和位置信息。融合后,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-摄像机校准有助于估计系统中激光雷达和摄像机之间的相对位置。摄像机提供丰富的色彩信息,而激光雷达传感器提供准确的物体三维结构和位置信息。当融合在一起时,您可以提高感知和地图算法的性能,用于自动驾驶和机器人应用程序。在这个视频中,我将演示使用棋盘式校准模式的激光相机校准过程。
激光相机标定涉及用刚性变换矩阵的形式计算激光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和彼此之间的位置和方向。激光雷达工具箱提供了所有必要的功能,以执行激光雷达摄像机校准。
我们可以从图像和相应的点云加载并提取棋盘格特征。然后利用这些特征估计相机与激光雷达之间的转换。
首先,加载棋盘图像和相应的激光雷达数据。使用棋盘数据是因为它的规则模式使提取特征更容易。在这里,我们使用9张棋盘图像和它们对应的点云从Gazebo环境中收集。
接下来,我们将加载相机的内在参数。固有参数定义了相机的内部特性,如焦距、光学中心、镜头畸变系数等。我们可以使用MATLAB的相机校准器app来提取相机的固有参数。相机校准应用程序提供了一个简单的和交互式界面的相机校准。
我们现在将使用estimateCheckerboardCorners3D函数从图像中提取棋盘格特征,并使用detectRectangularPlanePoints函数从点云数据中提取特征。
现在,我们将使用estimateLidarCameraTransform函数来估计摄像机和激光雷达之间的小部件转换度量。我们可以通过将激光雷达数据投影到图像上或将来自相机和激光雷达数据的颜色信息投影到图像上来实现标定输出的可视化。你可以在这里看到来自相机和激光雷达的输出正确对齐,这意味着我们的校准结果很好。
我们还可以通过绘制棋盘图像与对应点云之间的校准误差来评估校准结果。这里,我们得到平均平移误差为3.5毫米,平均旋转误差为0.6度,复制误差约为1像素。
您可以按照相同的工作流程对真实数据进行激光相机校准。这可以进一步扩展到不同的应用,如从相应图像的2D包围盒中估计激光雷达数据中的3D包围盒坐标,并在点云数据上融合来自相机的收集信息。
请参阅MathWorks文档和激光雷达工具箱产品页面了解更多信息。如果您有任何问题或意见,请告诉我们。
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