imu-相机标定_imu与相机外参标定-程序员宅基地
技术标签： 数码相机
目录
标定介绍
内参-外参
标定分为内参和外参标定，其中内参标定是确定传感器自身的模型参数，即确定仅与传感器自身存在关系的参数，所以imu和相机都需要进行内参标定。外参标定则是确定imu和相机之间的刚体变换关系，也就是确定两个传感器坐标之间的三维变换矩阵。
标定方法
其中相机内参和外参可以使用kalibr标定，具体步骤可以参考下面的kalibr imu-相机标定；
imu标定则需要使用其他工具，如Allan_variance_ros工具、imu-utils工具进行随即误差标定，一般不需要进行imu的系统误差标定，默认imu性能较好，尺度、工装误差（3个轴之间不正交）在出厂时的校正效果可以直接使用，而加速度计和陀螺仪的bias偏差、重力矢量会在标定算法、SLAM算法中估计，无需确定。
此外，最近发现一个已经集成的ros-imu工具箱，可以在rviz中查看imu姿态：https://github.com/CCNYRoboticsLab/imu_tools。
imu标定中的注意事项：
结合之前的几篇博客：
airsim IMU仿真_scjdas的博客-程序员宅基地（介绍Imu误差模型，连续时间误差与离散时间误差）
结合其他几个大牛技术团队的建议，在imu随机误差标定完成后，可以适当放大随机误差，以保证没有被建模到的误差也被融入算法中。
ORB-SLAM3、kalibr、TUM-VI都这样建议（依次展示）：
kalibr imu-相机标定
参考：
Kalibr 之 Camera-IMU 标定 (总结)_晨光ABC的博客-程序员宅基地
Kalibr标定工具箱使用详细过程_随机游走321的博客-程序员宅基地
手机上的SLAM（7）：Kalibr相机+IMU离线标定 - 知乎
kalibr安装
参考官方安装教程：
参考官方安装教程： https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation
安装完成后使用官方提供的数据包测试
双目标定
相机驱动
双目分为单设备和多设备，我们的双目相机是单设备，也就是双目图像拼接在一起。
使用usb-cam发布ros图像，在其launch文件中设置分辨率的宽度为2倍。这里的分辨率不能乱取，可以根据报错反推对应分辨率！
再写ros包分割拼接在一起的双目图像
相关代码见：
ROS调用USB双目摄像头模组_ros usb_cam_昼行plus的博客-程序员宅基地
标定
rosbag录制
rosbag record /left_cam/image_raw /right_cam/image_raw -O images.bag标定板配置文件
#example for aprilgrid
# target_type: 'aprilgrid' #gridtype
# tagCols: 6 #number of apriltags
# tagRows: 6 #number of apriltags
# tagSize: 0.088 #size of apriltag, edge to edge [m]
# tagSpacing: 0.3 #ratio of space between tags to tagSize
#example: tagSize=2m, spacing=0.5m --> tagSpacing=0.25[-]
#example for checkerboard
target_type: 'checkerboard' #gridtype
targetCols: 13 #number of internal chessboard corners
targetRows: 11 #number of internal chessboard corners
rowSpacingMeters: 0.05 #size of one chessboard square [m]
colSpacingMeters: 0.05 #size of one chessboard square [m]
标定命令
rosrun kalibr kalibr_calibrate_cameras --target checkBoard_13x11.yaml --bag images.bag --bag-from-to 5 60 --models pinhole-radtan --topics /left_cam/image_raw --show-extractionimu-相机标定
checkborad
rosrun kalibr kalibr_calibrate_imu_camera --target checkBoard_13x11.yaml --bag images_imu.bag --bag-from-to 5 60 --cam images-camchain.yaml --imu imu.yaml --imu-models scale-misalignmentapril_tag
rosrun kalibr kalibr_calibrate_imu_camera --target april_6x6.yaml --bag images_imu.bag --bag-from-to 5 160 --cam images_imu-camchain.yaml --imu imu.yaml --imu-models calibrated所遇问题：
assert(_bufferTmin <= _time.toScalar() < _bufferTmax) failed [1.40473e+09 <= 1.40473e+09 < 1.40473e+
解决参考：Kalibr进行相机-IMU联合标定踩坑记录RuntimeError: Optimization failed!_HyperZhu的博客-程序员宅基地
但此处要注意，调大博客中提到的参数会导致计算量增大，运行结果的重投影误差也很大，所以要慎重调整参数，一般这里报错说明数据录制效果不好或者设备采集到的数据质量差，需要重新录制或者更换高质量设备
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