[原文转自]:http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51441031 前两天发表的时候没注意,代码出了点错误,所以修改了一下,重新发上来. 参考: http://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gga91b6a47d784dd47ea2c76ef656d7c3dca0899eaa2f96d6eed9927c4b4f4464e05http://docs.o

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{

1. 第一步初始化imu外参(可以从参数文档中读取,也可以计算出),VINS中处理如下: # Extrinsic parameter between IMU and Camera. estimate_extrinsic: # Have an accurate extrinsic parameters. We will trust the following imu^R_cam, imu^T_cam, don't change it. # Have an initial guess about e

本文作者 沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员 一.相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的

1. 研究背景及相关工作 1)研究背景 单目视觉惯性slam是一种旨在跟踪移动平台的增量运动并使用来自单个车载摄像头和imu传感器的测量结果同时构建周围环境地图的技术.视觉相机和惯性测量单元(imu)是slam技术的理想选择,因为这两种传感器模式尺寸小,价格便宜,功耗低,并且可以相互补充.视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白墙等特征较少的场景,基本上无法工作:imu长时间使用有很大的累计误差,但在短时间内,其相对位移数据又有很高的精度.所以视觉传感器失效时,融合imu

项目要标定雷达和相机,这里记录下我标定过程,用的速腾 Robosense - 16 线雷达和 ZED 双目相机. 一.编译安装 Autoware-1.10.0 我没有安装最新版本的 Autoware,因为新版本不带雷达和相机的标定工具,我安装的是 1.10.0 版本! 1.1 下载 Autoware-1.10.0 源码 不建议官方的 git check 安装方式,因为不熟悉 git 可能会遇到问题,直接在GitLab 仓库选择 1.10.0 版本下载即可: 1.2 编译 Autoware-1.1

一.安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备 之前的这篇文章:Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定! 记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程,虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具,但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool Kit : 一.编译安装 Autoware-1.10.0 二.标定 ZED 相机内参 3.1 联合标定准备 如果你是第一次看这篇 Cali

RGB-D对红外热像仪和毫米波雷达标定 Extrinsic Calibration of Thermal IR Camera and mmWave Radar by Exploiting Depth from RGB-D Camera 摘要 尽管RGB相机和激光雷达用途广泛,但据报道,在低能见度的环境下容易受到火灾或烟雾的影响.为了解决这个问题,我们引入了一个由红外热像仪和毫米波雷达组成的传感器系统.在此过程中,需要在两个传感器之间进行外部标定,而雷达的14位温度和稀疏距离测量的标定是一个挑战.

opencv3.1自带demo的介绍和运行操作. 下列实验基本都试过,有些需要根据自己的电脑修改一些路径或者调试参数. 值得注意的是,控制台程序输入有时候要在图像所在的窗口输入相应的指令.我的电脑上安装了vs2013和2015. vs2015+opencv3.1/2.4.9在我的电脑上经常有这个错误:xxxx处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数 ,或者提示在vector.h里的错误.后来用VS2013+Opencv3.1就没有这个问题. opencv可能还是有

随着自动驾驶技术的发展,一辆新车从被改装到上路需要经过的调试流程也有了许多提升.今天,我希望结合自己之前的调车经验来跟大家分享一下我们是如何将系统的各个模块逐步上车.调试.集成,进而将一辆“新手”车培养成“老司机”的. ▌自动驾驶简介 这是一段来自维基百科的关于自动驾驶的定义:自动驾驶汽车,又称无人驾驶汽车.电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,为一种运输动力的无人地面载具.作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航. 随着自动驾驶技术的发展,行业内涌现出了许多为了应对不同需求不同场

本次分享的大纲: Perception Introduction Sensor Setup & Sensor Fusion Perception Onboard System Perception Technical Challenges 1. Perception Introduction Perception系统是以多种sensor的数据,以及高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围的环境精确感知.能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置.形状.类别及速度信

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

VINS-Mono和VINS-Mobile是香港科技大学沈劭劼团队开源的单目视觉惯导SLAM方案.是基于优化和滑动窗口的VIO,使用IMU预积分构建紧耦合框架.并且具备自动初始化,在线外参标定,重定位,闭环检测,以及全局位姿图优化功能. 方案最大的贡献是构建了效果很好的融合算法,视觉闭环等模块倒是使用了较为常见的算法. 系列博客将结合课题组发表的paper,从代码层面,逐步剖析系统的各个模块,达到对单目VIO整体的把握,帮助自己理解各类算法,并开发出针对应用场景的视觉惯导SLAM系统.最终目标是

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

相机标定(Camera calibration)原理.步骤 author@jason_ql(lql0716)  http://blog.csdn.net/lql0716 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数.在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定).无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系以及他们之间的关系,然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机. 图像坐标系: 理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2)

尝试进行Kinect2.0相机进行标定 1. Color镜头标定 $(u_{rgb},v_{rgb},1)=W_{rgb}*(x,y,z)$ Calibration results after optimization (with uncertainties): Focal Length: fc = [ 1094.03583 1087.37528 ] +/- [ 55.02816 51.42175 ] Principal point: cc = [ 942.00992 530.35240 ] +

在OpenCV中,可以使用calibrateCamera函数,通过多个视角的2D/3D对应,求解出该相机的内参数和每一个视角的外参数. 使用C++接口时的输入参数如下: objectPoints - 每一个视角中,关键点的世界坐标系.可以使用vector < vector <Point3f> >类型,第一层vector表示每一个视角,第二层vector表示每一个点. 如果使用OpenCV自带的棋盘格,可以直接传入交叉点(不包括边角)的实际坐标,以物理世界尺度(例如毫米)为单位. 写

此篇随笔主要参考OpenCV 3.0.0的官方文档翻译而来,主要用作理解OpenCV对鱼眼相机的标定.图像校正.3D重建功能的理解. 版权所有,转载请注明出处~ xzrch@2018.09.29 参考链接:https://docs.opencv.org/3.0.0/db/d58/group__calib3d__fisheye.html#gad626a78de2b1dae7489e152a5a5a89e1 ----------------------------------------------

https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073 相机标定内容详解:转载自 祥的博客 预备知识 标定中的四个坐标系 1.1.平面旋转 首先看一下平面坐标系之间的转换. 两个平面坐标系 Oxy 和 Ox'y' 之间的夹角是 a .如下图所示: 顺时针旋转 (Oxy -> Ox'y') ,变换关系如下: 公式(1) 和 公式(2) 等价.注意坐标顺序,下面论证会用到. 1.2.三维旋转 1.2.1.基元旋转 1. 绕 Ox 轴顺时针旋