Kalibr標定入門指南

一、什麼是Kalibr標定

Kalibr是一個開源的多傳感器標定框架，可以同時處理多種傳感器（如相機、IMU、激光雷達等）之間的相對位姿關係。Kalibr標定的主要目的是將傳感器之間的相對參數精確地計算出來，從而為後續的傳感器融合、定位等應用提供可靠的數據支持。

在Kalibr中主要包含以下兩種標定方法：

• 單目相機標定： 通過對單個相機的標定，精確估計出相機的內外參，以及畸變係數，為圖像處理以及三維重建等應用提供精確的圖像畸變矯正以及三維重建計算。
• 多傳感器標定： 基於已知單目相機標定結果以及IMU等其他傳感器的內外參，對多個傳感器之間的位姿關係進行標定，為後續的定位、SLAM等應用提供可靠的數據支持。

二、單目相機標定流程

單目相機標定主要的目的就是準確地估計相機的內外參以及畸變係數，一般而言包含以下幾個步驟：

1. 打印棋盤格： 為了提高標定的精度，建議在標定之前先校準相機的曝光時間、白平衡等參數，並且在標定時需要用到打印好的棋盤格。
2. 採集圖像： 採集多張包含棋盤格的圖片，並記錄下每張圖片所拍攝的位置姿態信息。
3. 提取角點： 對於每張圖像，通過OpenCV提取棋盤格的內角點坐標信息。
4. 標定相機： 使用Kalibr提供的相機標定程序，根據提取到的角點信息估計相機的內外參以及畸變係數。
5. 評估標定結果： 根據已標定的相機模型，測試圖像數據與標定模型之間的重投影誤差，並根據誤差評估標定精度。

三、多傳感器標定流程

多傳感器標定是在單目相機標定的基礎上進一步推廣的，主要目的是計算不同傳感器之間的相對位姿關係，以便實現多個傳感器之間的數據融合與定位。

多傳感器標定一般包括以下步驟：

1. 獲取標定數據： 獲取多個傳感器（例如IMU、相機）的標定數據，例如IMU採集的位姿數據，相機捕獲的圖像。
2. 數據同步與預處理： 將不同傳感器採集到的數據進行同步，並進行預處理（例如去畸變）。
3. 運動估計： 通過運動估計模塊計算不同傳感器之間的相對位姿關係。
4. 參數優化： 基於運動估計模塊的結果，通過參數優化（例如Levenberg-Marquardt算法）計算出傳感器的內外參、畸變係數以及相機和IMU之間的相對位姿關係。
5. 評估標定結果： 根據重投影誤差等指標評估標定精度，並進行後續數據融合與SLAM等應用。

四、Kalibr標定代碼示例

單目相機標定：

# 定義標定相關參數
rosrun kalibr_calibrate_cameras calibrate-cameras --target aprilgrid.yaml --bag bag_name.bag --topics camera/image_raw --models pinhole-radtan --resize-image --show-extraction --verbose

# 評估標定結果
rosrun kalibr_calibrate_cameras eval-calib --target aprilgrid.yaml --bag bag_name.bag --cam camera_name.yaml --topics camera/image_raw --models pinhole-radtan --resize-image --verbose

多傳感器標定：

# 定義標定相關參數
rosrun kalibr_calibrate_imu_camera calibrate --target aprilgrid.yaml --cam cam_name.yaml --bag bag_name.bag --imu imu_name.yaml --models pinhole-radtan --show-reprojection --show-visualization --optimize-intrinsics --use-log-g-bar --verbose

# 評估標定結果
rosrun kalibr_calibrate_imu_camera eval --target aprilgrid.yaml --cam cam_name.yaml --bag bag_name.bag --imu imu_name.yaml --models pinhole-radtan --verbose

五、小結

通過本篇文章對Kalibr標定框架的入門介紹，我們了解了Kalibr標定的基本原理、單目相機標定以及多傳感器標定的流程和代碼示例。希望讀者可以通過本文了解Kalibr的使用方法，進一步掌握多傳感器標定技術，為後續的SLAM、數據融合等應用提供有力的支持。