杂记8---多线激光雷达与相机外参标定

背景：本人开源的标定程序，提供大家参考学习

基于棋盘格的多线激光雷达和鱼眼/针孔模型相机外参标定的程序

前言

标定数据，只需要一个棋盘格标定板。把标定板放置lidar 与camera 共视区域，拜拍几个pose进行采集。

基于简谐原则而编写，不加骚操作，方便大家借鉴学习。觉得不错，点个小星星。代码框架在2024年春节在家完成，多谢bb放的几天假。后面有时间，会继续优化精度。

一、使用注意事项

0、两个文件夹数据，注意序号对应上

1、假设lidar z轴朝上，图片的uv分别向右向下。目的对齐两者的匹配点

2、选择每帧pcd的标定板中心时，需要注意shift+鼠标左键

3、依赖&编译

pcl、opencv、Ceres、json
mkdir build
cd build
cmake … && make

4、运行

./bin/calib_lidar2camera ./data/lidar ./data/camera ./config/calib_chessboard.json

5、关于配置文件说明

{
“camera_type”: [2],
“chessboard_size”: [0.8, 0.6],
“chessboard_width”: [11],
“chessboard_height”: [8],
“chessboard_grap”: [0.06],
“camera_matrix”: [1720.5573642902884, 1725.4310071228047, 1953.549178143742, 1061.1840108704785],
“distortion_coeffs”: [0.08092536120554537, -0.049501707005857196, 0.020142406202130876, -0.0067493332722243764],
“initial_external_params”: [1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,1],
“extract_radius”: [0.5]
}

camera_type ： 1 表示针孔相机（fov < 90°） 2 表示鱼眼相机（fov > 90°） [当前版本没有适配全景相机]
chessboard_size ：表示标定板的物理尺寸，注意不是棋盘格轮廓尺寸，单位米。填写方式，opencv适配棋盘格时角点宽高方式一致
chessboard_width：表示棋盘格宽方向11个角点
chessboard_height：表示棋盘格高方向8个角点
chessboard_grap ：每个角点之间0.06米
camera_matrix：相机内参
distortion_coeffs：相机畸变系数
initial_external_params：迭代优化给的初始化外参
extract_radius：提取标定板点云的半径

测试说明：
打了马赛克图片，迭代效果不理想；估计处理过的图片，角点提取有影响。因此，数据集就不公开了。

数据集外参投影效果图：
在这里插入图片描述
二、可优化项