opencalib オープン ソース キャリブレーション ツールを使用して、LIDAR、カメラ、IMU をキャリブレーションします。独自のデータを使用してキャリブレーションし、セグメンテーション フォールト (コア ダンプ) の問題を解決します。

 キャリブレーション ツールのソース コードのダウンロード:

PJLab-ADG/SensorsCalibration: OpenCalib: 自動運転用マルチセンサー キャリブレーション ツールボックス (github.com) https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration论文介绍：

[2205.14087] OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving (arxiv.org) https://arxiv.org/abs/2205.14087ダウンロード後、インストールしてコンパイルします。いくつかの問題が発生する可能性がありますが、深刻なものではありません。オンライン検索すれば解決するはずです。

ここでは、lidar2camera の手動キャリブレーションを例として手順を説明します。

1. まず必要なライブラリをインストールします

• cmake
• opencv 2.4
• 自分の 3
• PCL 1.9
• センザンコウ

インターネット上にはインストールに関するチュートリアルがたくさんありますが、これらをインストールするのは通常は問題ないので、ここでは詳しく説明しません。

次に、/ lidar2camera/manual_calib ディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

mkdir -p build && cd build
cmake .. && make

次に、テスト例を実行します。

cd ~./manual_calib/
./bin/run_lidar2camera data/0.png data/0.pcd data/center_camera-intrinsic.json data/top_center_lidar-to-center_camera-extrinsic.json

次の効果が得られます。

 

 上記の手順は通常、大きな問題ではありません。

 

 独自のデータをキャリブレーションに使用すると、セグメンテーション違反 (コア ダンプ) などのいくつかの問題が発生する可能性があります。

src ディレクトリ内の .cpp ファイルを変更し、ファイル内のmodification_list_[i] = tmp をmodification_list_.push_back(tmp) に変更します。

次に、ビルド フォルダーに移動して再コンパイルします。

cmake .. && メイク

そして走ります