标签：捕获 标定 64 matlab 点云 工具箱 棋盘 激光雷达
建立点云和图像之间的精确对应关系，是后续感知融合和地图绘制的前提条件。车辆中的激光雷达和相机传感器需要进行联合标定。
标定原理：（世界坐标系—》相机坐标系—》图像坐标系—》像素坐标系）
外部校准是将点从三维激光雷达坐标系映射到三维相机坐标系的刚性变换。外部参数包括旋转R和平移t矩阵：
在 2021a版本中，已经引入了Lidar Camera Calibrator 工具箱
在这里我们讲解一下整个过程以及注意细节：
***在采集点云数据时候，务必将标定板以对角形式放置，增加投影在标定板上的点云，从而更好的让工具箱找到点云空间中标定板的位置
如果标定板存在边缘空白，则需要在使用标定工具箱时候要进行一定的填充处理：（需要准确测量出这些填充数值）
---------阅读matlab文档中相机和雷达标定的部分，主要有以下注意事项：
（1）标定板应使用硬质材料制作，以减少握持时弯曲带来的误差。标定板格子个数建议一边奇数另一边偶数。若雷达参与标定，建议使用无白边的标定板。
（2）对于线数较低的激光雷达（例如16和32线），应倾斜握持标定板。如果标定板完全水平/竖直放置，由于雷达扫描线之间存在间隙，标定软件难以推测标定板的竖直/水平边沿。
（3）双手应该伸直，将标定板举在身体前方。这样可以避免人身体平面被识别为标定板平面。
（4）手指尽量握住标定板侧面，不能遮挡正面格点。
其他注意事项
-使用棋盘功能创建棋盘图像。棋盘必须是矩形。
-使用一个棋盘，其中一条边包含偶数个正方形，另一条边包含奇数个正方形。方形图案可能会为摄影机外部对象产生意外的结果。非方形图案的一侧包含两个黑色角，另一侧包含两个白色角。使用这些特征可以确定图案的方向和棋盘格的原点。校准器将x方向指定给较长的一侧。
-在泡沫板上从端到端打印棋盘*（不要留空白），以避免任何测量错误。
-同时从两个传感器捕获数据。捕获没有运动模糊效果的数据。运动模糊会降低校准的精度。如果正在使用视频录制，请仔细捕获与这些帧对应的点云。
-手臂完全伸展，而不是靠近身体，握住棋盘目标。否则，身体的某些部位可能与目标呈平面。这可能导致棋盘格检测不准确。对于稀疏激光雷达传感器，从后面而不是边缘抓住目标。
-移除校准器可能与目标聚集在同一平面上的其他项目。
-下图显示了许多保持棋盘格以捕获数据的不同方法。倾斜棋盘，使其更多区域暴露于激光雷达传感器的扫描线。捕获至少10帧以进行适当校准。
钱多就可以任性之64线束
For high-resolution lidar sensors like the HDL-64 and Ouster OS1-64, you can hold the checkerboard horizontally or vertically while capturing data. However, tilt the checkerboard to a 45 degree angle while capturing data for best results.
Point cloud data must be saved in the PCD or PLY format.
对于HDL-64和Ouster OS1-64等高分辨率激光雷达传感器，您可以在捕获数据时水平或垂直握住棋盘。但是，在捕获数据以获得最佳结果的同时，将棋盘倾斜45度。
点云数据必须以PCD或PLY格式保存。
误差评估
标签：捕获,标定,64,matlab,点云,工具箱,棋盘,激光雷达 来源： https://blog.csdn.net/sjh_sjh_sjh/article/details/121315185
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