作为无人车以及智能机器人而言,在装配过程中各个传感器之间的外参标定一直是比较头疼的问题。这里作者也系统的学习了一下,传感器的外参标定和在线标定问题。
下图是我们常用的几个坐标系,而对于常用的外参问题经常是IMU/GNSS与车体坐标的外参、Lidar和Camera的外参、Lidar和Lidar的外参、Lidar和IMU/GNSS的外参。
- 离线外参标定
1.1 IMU/GNSS与车体外参标定
这个IMU/GNSS与车体外参标定如下图所示,主要需要获取**T_{car}^{imu}**坐标系,这一类IMU/GNSS设备通过内部的紧耦合可以综合输出一系列校准后的位姿信息。
同时IMU的输出频率是很高的,所以通过插值的形式可以有效地提高整体综合的频率输出。
为了去标定外参,一般的方法是获取位姿运动的位姿序列,并通过GNSS/IMU来观测车辆自身的运动(有的时候我们可以通过绕圈的形式+手持点测绘来对车辆自身坐标和GNSS坐标进行匹配计算)。
通过获取很多个观测和gnss的转换可以得到cost fuction参与到里面去优化。
这里我们也给出了基于车体坐标系odom和IMU的位姿联合矫正的相关代码,考虑到IMU和轮速计的数据收集过程中本身在时间上就很难做到完全对齐,此时引入时间偏移(delta_t)用于表示两者采集时间片之间的误差,通过循环标定新产生的轮速计数据和原先的IMU
数据,选取误差最小的结果作为最终两者之间的标定,相应的(delta_t)即认为两者采集时间的偏差。
其实作为车辆来说,在平面测量后,其实只需要观测x,y,yaw即可。所以可以将用直线来做约束和校准,得到下图的公式:
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