一文盘点车载摄像头及激光雷达标定工具

智驾最前沿 2024-04-03 09:18

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相机与激光雷达的标定是很多任务的基础工作,标定精度决定了下游方案融合的上限,因为许多自动驾驶与机器人公司投入了较大的人力物力不断提升,今天也为大家盘点下常见的Camera-Lidar标定工具箱,建议收藏!


Libcbdetect

一次拍摄多棋盘格检测:https://www.cvlibs.net/software/libcbdetect/
MATLAB代码实现,该算法自动提取角到亚像素精度,并将它们组合成(矩形)棋盘状图案。它可以处理各种图像(针孔相机、鱼眼相机、全向相机)。


Autoware 标定包

Autoware 框架的激光雷达-相机标定工具包。
链接:
https://github.com/autowarefoundation/autoware_ai_utilities/tree/master/autoware_camera_lidar_calibrator


基于3D-3D匹配的靶标标定

基于3D-3D点对应关系的激光雷达相机标定,ROS包,出自论文《LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences》!
链接:https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration


上海 AI Lab OpenCalib

上海人工智能实验室出品,OpenCalib提供了一个传感器标定工具箱。工具箱可用于标定IMU、激光雷达、相机和Radar等传感器。
链接:https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration


Apollo 标定工具

Apollo标定工具箱,链接:
https://github.com/ApolloAuto/apollo/tree/master/modules/calibration


Livox-camera标定工具

本方案提供了一个手动校准Livox雷达和相机之间外参的方法,已经在Mid-40,Horizon和Tele-15上进行了验证。其中包含了计算相机内参,获得标定数据,优化计算外参和雷达相机融合应用相关的代码。本方案中使用了标定板角点作为标定目标物,由于Livox雷达非重复性扫描的特点,点云的密度较大,比较易于找到雷达点云中角点的准确位置。相机雷达的标定和融合也可以得到不错的结果。
链接:https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration
中文文档:
https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration/blob/master/doc_resources/README_cn.md


CalibrationTools

CalibrationTools为激光雷达-激光雷达、激光雷达相机等传感器对提供标定工具。除此之外,还提供了:
1)定位-偏差估计工具估计用于航位推算(IMU和里程计)的传感器的参数,以获得更好的定位性能!
2)Autoware控制输出的可视化和分析工具;
3)用于修复车辆指令延迟的校准工具;
链接:https://github.com/tier4/CalibrationTools


Matlab

Matlab自带的工具箱,支持激光雷达和相机的标定,链接:https://ww2.mathworks.cn/help/lidar/ug/lidar-and-camera-calibration.html


ROS 标定工具

ROS Camera LIDAR Calibration Package,链接:
https://github.com/heethesh/lidar_camera_calibration


Direct visual lidar calibration

该软件包提供了一个用于激光雷达相机标定的工具箱:可通用:它可以处理各种激光雷达和相机投影模型,包括旋转和非重复扫描激光雷达,以及针孔、鱼眼和全向投影相机。无目标:它不需要标定目标,而是使用环境结构和纹理进行标定。单次拍摄:标定至少只需要一对激光雷达点云和相机图像。可选地,可以使用多个激光雷达相机数据对来提高精度。自动:标定过程是自动的,不需要初始猜测。准确和稳健:它采用了像素级直接激光雷达相机配准算法,与基于边缘的间接激光雷达相机配准相比,该算法更稳健和准确。
链接:https://github.com/koide3/direct_visual_lidar_calibration


2D lidar-camera工具箱

这是一个基于 ROS 的单线激光和相机外参数自动标定代码。标定原理如下图所示,相机通过二维码估计标定板平面在相机坐标系下的平面方程,由于激光点云落在平面上,将点云通过激光坐标系到相机坐标系的外参数  转换到相机坐标系,构建点到平面的距离作为误差,使用非线性最小二乘进行求解。
链接:https://github.com/MegviiRobot/CamLaserCalibraTool

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