imu与lidar外参手眼标定

文章目录

• 1基本原理
• 2具体实现过程
• 3code
• 4注意事项
• 5其他参考

关于手眼标定的原理在之前的文章中已经介绍了。手眼标定的约束是传感器不同的运动，得到同一物体在世界坐标系下的坐标是相同的。或者说通过不同的运动，得到的世界坐标系和物体坐标系的变换矩阵是不变的。

手眼标定往往以相机与imu作为例子，特别的是以机械臂上imu，相机为例子。那么在自动驾驶中怎么将手眼标定应用于imu和激光雷达的标定呢？

1基本原理

2具体实现过程

论文中分为两步法求解：

《激光雷达和惯性测量紧耦合的车辆高精度定位研究》

3code

ros系统中实现手眼标定：

github

4注意事项

由最终的标定表达式可以发现：任意两个时刻imu的位姿变换 T i m u 2 − i m u 1 T_{imu2-imu1} Timu2−imu1​，两个时刻lidar设备的位姿变换 T l i d a r 2 − l i d a r 1 T_{lidar2-lidar1} Tlidar2−lidar1​，直接影响参数的标定精度。纯imu中运动过程中， T i m u 2 − i m u 1 T_{imu2-imu1} Timu2−imu1​肯定存在漂移，会影响标定精度，可以加入GNSS纠正imu位姿。 T l i d a r 2 − l i d a r 1 T_{lidar2-lidar1} Tlidar2−lidar1​就是点云之间的变换矩阵，可以通过点云配准求解，常用ndt方法。

（2）若已知 T i m u 2 − i m u 1 T_{imu2-imu1} Timu2−imu1​， T l i d a r 2 − l i d a r 1 T_{lidar2-lidar1} Tlidar2−lidar1​则标定过程就是求解手眼过程。关于求解过程有很多方法和工具，如opencv自带相关函数。

5其他参考

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