相机与激光雷达是怎么标定的？一览行业所有主流的标定工具

相机与激光雷达是怎么标定的？一览行业所有主流的标定工具

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/136926881

相机与激光雷达标定是许多自动驾驶和机器人任务的基础工作，标定精度直接影响下游方案融合的效果。因此，许多自动驾驶与机器人公司投入了大量人力物力来提升标定技术。本文为大家盘点了当前主流的Camera-Lidar标定工具，建议收藏！

1. Libcbdetect

• 特点：MATLAB实现，支持多种图像类型（针孔相机、鱼眼相机、全向相机），能自动提取角到亚像素精度并组合成棋盘状图案。
• 链接：https://www.cvlibs.net/software/libcbdetect/

2. Autoware 标定包

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

3. 基于3D-3D匹配的靶标标定

• 特点：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

4. 上海 AI Lab OpenCalib

• 特点：上海人工智能实验室出品，提供IMU、激光雷达、相机和Radar等传感器的标定工具箱。
• 链接：https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration

5. Apollo 标定工具

• 特点：Apollo开源平台的标定工具箱。
• 链接：https://github.com/ApolloAuto/apollo/tree/master/modules/calibration

6. Livox-camera标定工具

• 特点：支持手动校准Livox雷达和相机之间的外参，已在Mid-40、Horizon和Tele-15上验证。使用标定板角点作为标定目标物，适用于非重复性扫描的激光雷达。
• 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

7. CalibrationTools

• 特点：提供激光雷达-激光雷达、激光雷达相机等传感器对的标定工具。还包含定位偏差估计、Autoware控制输出可视化、车辆指令延迟校准等功能。
• 链接：https://github.com/tier4/CalibrationTools

8. Matlab

• 特点：Matlab自带的激光雷达和相机标定工具箱。
• 链接：https://ww2.mathworks.cn/help/lidar/ug/lidar-and-camera-calibration.html

9. ROS 标定工具

• 特点：ROS平台的相机激光雷达标定包。
• 链接：https://github.com/heethesh/lidar_camera_calibration

10. Direct visual lidar calibration

• 特点：通用性强，支持各种激光雷达和相机投影模型；无需标定目标，使用环境结构和纹理进行标定；单次拍摄即可完成标定；自动标定过程，不需要初始猜测；采用像素级直接激光雷达相机配准算法，更准确和稳健。
• 链接：https://github.com/koide3/direct_visual_lidar_calibration

11. 2D lidar-camera工具箱

• 特点：基于ROS的单线激光和相机外参数自动标定代码。通过二维码估计标定板平面方程，构建点到平面的距离作为误差，使用非线性最小二乘求解。
• 链接：https://github.com/MegviiRobot/CamLaserCalibraTool