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LiDAR相机标定：基于3D-3D点对应的完整实践指南

【免费下载链接】lidar_camera_calibrationROS package to find a rigid-body transformation between a LiDAR and a camera for "LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences"项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lidar_camera_calibration

项目概述

lidar_camera_calibration是一个ROS软件包，专门用于计算LiDAR（激光雷达）与相机之间的刚体变换，实现精确的传感器融合。该项目支持Hesai和Velodyne等主流LiDAR硬件，适用于单目和立体相机系统。

系统架构与组件

该项目采用模块化设计，主要包含以下几个核心部分：

• 标定算法模块：基于3D-3D点对应关系的核心算法
• 数据处理模块：负责点云过滤和特征提取
• 可视化模块：提供直观的标定过程展示

安装与配置

环境要求

项目支持ROS Kinetic、Melodic、Noetic和ROS2 Humble等多个版本，确保在不同ROS环境下的兼容性。

快速安装

使用以下命令获取项目源码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lidar_camera_calibration

核心配置文件详解

config_file.txt配置

该文件包含标定过程所需的关键参数：

1280 720 # 图像宽度和高度 -2.5 2.5 # x轴点云过滤范围 -4.0 4.0 # y轴点云过滤范围 0.0 2.5 # z轴点云过滤范围 0.05 # 点云强度阈值 2 # 标定板数量 0 # 是否使用相机信息话题 611.651245 0.0 642.388357 0.0 0.0 688.443726 365.971718 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 1.57 -1.57 0.0 # 初始旋转角度 0 # LiDAR类型

marker_coordinates.txt配置

该文件定义标定板的几何参数：

2 # 标定板数量 48.4 # 长度(s1) 46.8 # 宽度(s2) 4.0 # 长度方向边框宽度(b1) 5.0 # 宽度方向边框宽度(b2) 20.5 # ArUco标记边长(e)

所有尺寸单位均为厘米。

lidar_camera_calibration.yaml配置

该文件指定ROS话题名称：

lidar_camera_calibration: camera_frame_topic: /frontNear/left/image_raw camera_info_topic: /frontNear/left/camera_info velodyne_topic: /velodyne_points

标定流程实战

启动标定过程

使用以下命令启动标定节点：

roslaunch lidar_camera_calibration find_transform.launch

关键操作步骤

1. 环境准备：确保ArUco标记在相机视野中清晰可见
2. 点云过滤：根据配置参数过滤掉无关点云数据
3. 线段标记：为每个标定板的边缘标记线段

标定板设置规范

• ArUco标记应粘贴在标定板的左侧
• y轴应指向外侧，x轴沿宽度方向，z轴沿长度方向
• 标记ID应按升序排列

数据处理与结果分析

点云数据可视化

项目提供点云数据的实时可视化功能，帮助用户直观理解标定效果。

精度验证

通过对比手动测量与自动标定的结果，验证标定精度：

• 手动测量：使用卷尺等工具进行精确测量
• 自动标定：使用lidar_camera_calibration算法

高级应用场景

多相机点云融合

该项目的一个亮点应用是将来自两个立体相机的点云进行融合。通过精确的外参标定，可以实现近乎完美的点云对齐效果。

大角度相机标定

项目支持标定视野重叠度极低（约80度）的相机系统，展现了该方法的强大潜力。

技术优势与特点

核心优势

1. 高精度标定：旋转误差几乎为零，平移误差约1-2厘米
2. 广泛兼容性：支持多种LiDAR硬件和相机类型
3. 灵活配置：提供丰富的参数配置选项

创新特性

• 基于3D-3D点对应的标定方法
• 支持零重叠视野的相机标定
• 提供完整的点云融合解决方案

最佳实践建议

提高标定成功率的技巧

1. 标定板制作：确保标定板平整，标记粘贴准确
2. 环境控制：避免强光直射，保持稳定的实验条件
3. 参数调优：根据实际硬件特性调整配置参数

总结与展望

lidar_camera_calibration项目提供了一个完整、可靠的LiDAR与相机标定解决方案。通过3D-3D点对应的创新方法，实现了高精度的传感器融合，为自动驾驶、机器人导航等应用提供了坚实的技术基础。

该项目持续更新，未来计划支持更多LiDAR硬件厂商、自动化线段标记过程，以及ROS2的全面支持，为更广泛的用户群体提供更好的使用体验。

【免费下载链接】lidar_camera_calibrationROS package to find a rigid-body transformation between a LiDAR and a camera for "LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences"项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lidar_camera_calibration