1、kitti数据采集平台

KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne64线3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统。图示为传感器的配置平面图,为了生成双目立体图像,相同类型的摄像头相距54cm安装。由于彩色摄像机的分辨率和对比度不够好,所以还使用了两个立体灰度摄像机,它和彩色摄像机相距6cm安装。(模拟双目摄像机?)

2、kitti
激光雷达、摄像头数据融合:

要将Velodyne坐标中的点x投影到左侧的彩色图像中y:

使用公式:y
= P_rect_2 * R0_rect *Tr_velo_to_cam * x

将Velodyne坐标中的点投影到右侧的彩色图像中:

使用公式:y
= P_rect_3 * R0_rect *Tr_velo_to_cam * x

Tr_velo_to_cam * x   
:是将Velodyne坐标中的点x投影到编号为0的相机(参考相机)坐标系中

R0_rect *Tr_velo_to_cam * x   
:是将Velodyne坐标中的点x投影到编号为0的相机(参考相机)坐标系中,再修正

P_rect_2 * R0_rect *Tr_velo_to_cam *
x    
:是将Velodyne坐标中的点x投影到编号为0的相机(参考相机)坐标系中,再修正,然后投影到编号为2的相机(左彩色相机)

注意:

(标号为2的摄像机的内参矩阵,只和相机内部参数有关,比如焦距和光心位置)

R0_rect(相机0的矫正旋转矩阵)

Tr_velo_to_cam(点云到相机的外参矩阵)

3、kitti
提供的校正文件解析:以(2011_09_26_calib文件夹中的文件为例)文件夹中包含三个文件

(1)calib_cam_to_cam.txt(相机到相机的标定):

其中
-
S_xx:1x2
矫正前的图像xx的大小

- K_xx:3x3
矫正前摄像机xx的校准矩阵

- D_xx:1x5
矫正前摄像头xx的失真向量

- R_xx:3x3
(外部)的旋转矩阵(从相机0到相机xx)

- T_xx:3x1
(外部)的平移矢量(从相机0到相机xx)

- S_rect_xx:1x2
矫正后的图像xx的大小

- R_rect_xx:3x3
纠正旋转矩阵(使图像平面共面)

- P_rect_xx:3x4
矫正后的投影矩阵
(内参矩阵,前面第一行为前面四个数据,依次三行)

(2)calib_velo_to_cam.txt

其中
-
R:3x3旋转矩阵

- T:3x1平移向量

- delta_f:弃用

- delta_c:弃用

- Tr_velo_to_cam
= (R
| T)(点云到相机的外参矩阵3x4)

(3)calib_imu_to_velo.txt

Y = P_rect_xx *
R_rect_00 * (R|T)_velo_to_cam * (R|T)_imu_to_velo * X

4、
传感器标定

(1)calib_cam_to_cam.txt
(P_rect_xx)

相机的标定,即为通过某个已知的目标,求取相机内参矩阵的过程。最常用的标定目标就是棋盘格。

准备好棋盘格照片之后采用matlab
自带的tools
Camera Calibrator进行标定

  • 单目摄像机需要标定的参数双目都需要标定

  • 双目摄像机比单目摄像机多标定的参数(R和T)主要是描述两个摄像机相对位置关系的参数,这些参数在立体校正和对极几何中用处很大

(2)calib_velo_to_cam.txt

主要是得到点云到图像的旋转平移矩阵:Tr_velo_to_cam
= (R
| T)

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