双目相机与IMU camera IMU 联合标定工具箱使用方法——Kalibr

https://github.com/ethz-asl/kalibr

1.安装

Kalibr 提供两种使用方式。第一种为CDE下直接使用，做者将所需的库文件打包好，省去了配置dependency的步骤，能够直接从

https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/downloads

下载， 注意须要科学浏览。

下载以后直接用

./cde-exec+命令 便可使用对应的工具。

例如若是咱们想使用kalibr内的kalibr_calibrate_cameras功能，

使用

./ced-exec kalibr_calibrate_cameras --target april_6x6.yaml --bag static.bag --models pinhole-equi pinhole-equi omni-radtan omni-radtan --topics /cam0/image_raw /cam1/image_raw /cam2/image_raw /cam3/image_raw

便可。

可是此方法不能使用其中的某些功能，例如咱们想使用calibration validator，在CDE环境下是没法使用的。

因此做者建议咱们build from source。

根据https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation的part B中的描述进行安装。

在安装过程当中，可能会遇到wget相关的错误，好比说在安装到suitesparse库的时候，对应的cmakelists中会经过wget 下载压缩包，若没法下载则整个kalibr都没法成功安装，那么咱们须要进行一番修改。

固然你也能够本身编写cmakelists，不过我的以为有点麻烦。

首先打开对应的cmakelists。

找到DOWNLOAD_COMMAND那一行，添加host agent 信息，将语句替换相似以下

DOWNLOAD_COMMAND rm -f SuiteSparse-${VERSION}.tar.gz && wget "http://faculty.cse.tamu.edu/davis/SuiteSparse/SuiteSparse-${VERSION}.tar.gz" --user-agent="Mozilla/5.0 (Ubuntu;U; Linux x86_64; rv:53.0) Gecko/20100101 Firefox/53.0"

便可，若terminal提示没法解析你的host agent部分，能够将此行注释掉，由于文件已经下载，加入一行

DOWNLOAD_COMMAND wget "https://www.baidu.com"

便可进行下面的步骤。

到了这里应该没有问题了，等待半个小时左右便可build完毕。

 

ps: 在非CDE环境下使用须要注意python版本为2.7时能够正常使用。使用anaconda或者其余python版本的须要将python版本切换。

 

2.开始标定

Kalibr不只提供了IMU以及camera的联合标定工具箱，也提供了camera标定工具箱。

在此咱们先使用camera标定工具对相机进行标定。

首先咱们须要制做标定板，在此推荐使用april tag，可使用kalibr自带工具自定义生成不一样大小的标定板，命令以下

kalibr_create_target_pdf --type apriltag --nx [NUM_COLS] --ny [NUM_ROWS] --tsize [TAG_WIDTH_M] --tspace [TAG_SPACING_PERCENT]

将生成的pdf打印出来，置于平稳，光照充足的地方，注意要保持平整。

Kalibr做者推荐将camera固定，而后移动标定板，这样能够提升标定的稳定性，可是鉴于我使用场景受限，我使用的是晃动camera方法。

以后就能够开始录制bag了，使用

rosbag record /cam0/image_raw /cam1/image_raw /imu0

标定时注意激活全部的轴，便可录制包含三个topic的rosbag了。

注意录制过程当中camera不要距离标定板太近，不然会出现没法初始化focal length的错误。

Kalibr是一个十分强大的工具箱，提供了不少工具。咱们可使用calibration validator进行标定的验证，原理是对重投影偏差进行量化分析。你们能够自行验证。工具使用上一步骤的camera标定结果以及标定板的yaml文件，具体命令以下：

kalibr_camera_validator --cam camchain.yaml --target target.yaml

若对相机标定结果满意咱们能够继续进行camera以及imu的联合标定步骤，此步使用了以下信息：

1. 标定板yaml

2. 相机标定结果yaml

3. imu内参yaml

4. 前面使用的对应bag

有了如上材料便可进行联合标定，具体以下

kalibr_calibrate_imu_camera --target aprilgrid6x4.yaml --cam camchain-2017-06-14-09-13-29.yaml --imu imu.yaml --bag 2017-06-14-09-13-29.bag --bag-from-to 5 45

最后的--bag_from_to是选取地5-45s的bag数据，去除了拾取防止设备产生的抖动部分影响。咱们建议进行多组标定以后将标定结果进行最佳无偏估计，不建议对R部分直接取平均值，能够将多组数据的R部分转换成四元数。以后进行处理。

到此就将联合标定简单介绍完了。