激光雷达和相机标定

一、环境与依赖

• 环境

  WINDOWS: ./src 与./include下的脚本

  ubuntu ROS: ./ROS 下是对图像流进行截图(snapShot.cpp)和交互提取特征点(show_coordinate)的节点脚本

• 依赖 PCL, OpenCV, Eigen, Ceres

二、硬件

Livox Horizon 激光雷达 + Hikvision 相机

三、介绍

激光雷达和相机标定一般假设相机内参、畸变系数已知，只求相机相对于激光雷达的位姿。下面是最简单的手动对标记物提取角点进行3D-2D匹配的标定方法，步骤如下：

1. 标定相机内参和畸变系数。

   

   张正友标定法

2. 点云不含纹理信息，因此难以自动提取角点进行标定，这里用一块铁板在开阔的地区进行标定。

   

   外参标定板

3. 使用livox-viewer录制点云流数据(.lvx文件)和用OpenCV抓图。

4. 使用lvx_parser文件夹下的pylvx.py脚本将lvx文件转成pcd文件。

5. 将多帧点云合成一帧(read_pcds_xyz函数)，然后分别进行点云特征点(interact_visualize函数)和图像对应特征点(Matlab)提取，转换成一个已知相机内参、三维点及对应投影点情况下计算相机位姿的PnP(Perspective-n-Point)问题。

交互提取角点

6. 用OpenCV的SolvePnp函数(cal_calib函数)进行外参求解;或者使用固定三维点的非线性最小二乘BA优化进行外参求解(Ceres_PnP.cpp)。

**补充：**doc文件夹下激光雷达-相机自标定算法笔记。

四、参考资料

[1] 内参标定板

[2] livox-官方标定方法

[3] Opencv SolvePNP API introduction

[4] OpenCV 张正友标定法

[5] livox手动标定外参

[6] 知乎-激光雷达相机标定方法汇总