Minhaj Palakkaparambil Mohammed,Mathworks
LIDAR Toolbox™提供LIDAR Camera校准功能,这是将LIDAR和系统中的相机组合的重要步骤。相机提供丰富的颜色信息,而LIDAR传感器提供了精确的3D结构和物体信息。融合时,您可以增强自主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。
我们可以加载,然后从图像和对应点云中提取棋盘功能。然后,我们使用这些功能来估计相机和激光乐队之间的变换。
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。内在参数定义相机的内部特性,例如焦距,光学中心和镜头失真系数。我们可以使用Matlab的相机校准器应用程序来提取相机的内在参数。相机校准器应用程序为相机校准提供简单且交互式的界面。
我们现在将使用viettateCheckerboardCorners3D函数从图像中提取棋盘功能,并使用DetectritCherAnclanePoints函数来从点云数据中提取功能。
现在,我们将使用rightatelidarcameratransform函数来估计相机和LIDAR之间的小部件转换度量。我们可以通过在图像上投影LIDAR数据或通过从相机和LIDAR数据投影颜色信息来可视化校准输出。您可以在此处在此处看到摄像机和LIDAR的输出正确对齐,这意味着我们的校准结果很好。
我们还可以通过在棋盘图像和对应点云之间绘制校准误差来评估校准结果。在这里,我们的平均翻译误差为3.5毫米,平均旋转误差为0.6度,再现误差约为1像素。
您可以在实际数据上遵循相同的Lidar-Camera校准工作流程。这可以进一步扩展到不同的应用,例如来自相应图像中的2D边界框的LIDAR数据中的LIDAR数据中的3D边界框的坐标和从相机收集点云数据的信息。
请参阅MathWorks文档和LIDAR工具箱产品页面以了解更多信息。如果您有任何疑问或意见,请告诉我们。
您还可以从以下列表中选择一个网站:
选择中国网站(以中文或英文)以获得最佳网站性能。其他MathWorks国家网站未优化您所在地的访问。