萌新谈相机与IMU的标定（转载）

我发现这里所给的标定板也是这个

https://drive.google.com/file/d/0B0T1sizOvRsUdjFJem9mQXdiMTQ/edit?resourcekey=0-0Cn7Pkf1xyNGurAnRJH3aA

而且这个标定板左下角有标明尺寸

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44424457

萌新谈相机与IMU的标定

熊勒个猫

社会太复杂了，我还是喜欢熊猫比较安全

本文主要包括相机标定和imu_camera 标定，另附上imu标定文章（非本人）。

先从摄像头的标定开始讲起吧，SLAM新手上路，第一个要玩的肯定是ORBSLAM，光跑数据肯定不够过瘾啊，所以就要用自己的摄像头转一圈。下面进入正题，

前提条件：一个笔记本，一个能用摄像头（单目或者双目）

1.相机标定--opencv

camera_calibration - ROS Wiki​

wiki.ros.org

其实wiki上已经介绍的够清楚的了，先下载image_pipeline的源码，然后下载一张棋盘纸

rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.108 image:=/my_camera/image camera:=/my_camera

size 是指棋盘内部角点个数，我是用的标定板公有8x6个角点（即8列6行），square指方形的边长，image为输出图像的话题，camera为相机的名称（即在/image_raw前面部分）。比如我的无人机是ardrone2.0.运行起来应该是

rosrun cameracalibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.108 image:=/ardrone/front/image_rawosrun cameracalibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.108 image:=/ardrone/front/image_raw

但是再此之前别忘了检查一下你的topic名字，可以输入

rostopic list

对于的我的无人机来说，还需要运行一个驱动launch文件

roslaunch ardrone_autonomy ardrone.launch

然后你可以看到这个东西，

步骤就是左三圈右三圈，上三圈下三圈，换个姿势再来几圈.........

当标定完成的时候，那个calibrate 按钮会变蓝，然后你可以点击保存和commit。这样就会生成一个yaml文件。最后标定就完成啦！

二.相机标定--matlab

关于如何用matlab标定我就不赘述了，因为我自己没有亲自操作过，这里附上几篇文章，仅供参考

MATLAB标定工具箱的使用 - CSDN博客​blog.csdn.net

三.相机与imu标定

这里用到的是大名鼎鼎ethz 开发的kalibr

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

这个kalibr有两个版本，一个是比较全的版本，但是里面包比较多，一开始尝试去编译这个，结果电脑不争气，编译一直卡死。所以后来我就用这个CDE版本。

ethz-asl/kalibr​github.com

关于如何使用这个版本，下面这个链接里面的视频已经讲的很清楚了。(需要代理)

https://www.youtube.com/watch?v=puNXsnrYWTY&app=desktop​www.youtube.com

我把主要的命令写一下，方便大家复制。

标定纸：https://drive.google.com/file/d/0B0T1sizOvRsUdjFJem9mQXdiMTQ/edit

yaml文件：https://drive.google.com/file/d/0B0T1sizOvRsUU2lGMTdWYWhPaWc/edit

别忘了修改yaml文件里面的参数，比如格的边长和行列数。具体情况根据你标定板大小而定。

（1）录制一个rosbag

rosbag record /ardrone/front/image_raw   /ardrone/imu

一个是你相机的topic，另一个是imu的topic。

然后拿着你的设备对准标定板，先是pitch三次，yaw三次，roll三次，up and down三次，左右三次，然后再随意换几个姿势。标定时间按视频里面说，要小于60s。录制完成之后再保存。

下一步就是去下载刚才那个cde版本，如果你的电脑足够牛的话，可以用比较全的版本

ethz-asl/kalibr​github.com

安装依赖项
sudo apt-get install python-setuptools python-rosinstall ipython libeigen3-dev libboost-all-dev doxygen libopencv-dev ros-indigo-vision-opencv ros-indigo-image-transport-plugins ros-indigo-cmake-modules python-software-properties software-properties-common libpoco-dev python-matplotlib python-scipy python-git python-pip ipython libtbb-dev libblas-dev liblapack-dev python-catkin-tools libv4l-dev 

sudo pip install python-igraph --upgrade
创建一个catkin 工作空间

mkdir -p ~/kalibr_workspace/src 
cd ~/kalibr_workspace 
source /opt/ros/indigo/setup.bash 
catkin init 
catkin config --extend /opt/ros/indigo 
catkin config --merge-devel # Necessary for catkin_tools >= 0.4. catkin config --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
把kabibr放到工作空间里
cd ~/kalibr_workspace/src 
git clone https://github.com/ethz-asl/Kalibr.git
编译
cd ~/kalibr_workspace 
catkin build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -j4
这个时间会很长，你可以来盘王者或者吃鸡等一会，有可能你的电脑会像我的一样卡死，那就比较尴尬了。

最后别忘了source一下路径
source ~/kalibr_workspace/devel/setup.bash

其实到这里差不多已经准备就绪了，但是为了防止出现意外，我们最好先运行一下example测试一下环境。

下载这个数据集，把它放进之前的kalibr-cde文件夹下面

https://drive.google.com/file/d/0B0T1sizOvRsUcGpTWUNTRC14RzA/edit​drive.google.com

./kalibr_calibrate_imu_camera --target april_6x6.yaml --cam camchain.yaml --imu imu_adis16448.yaml --bag dynamic.bag --bag-from-to 5 45 

假如example数据能跑通，说明kalibr工具准备好了，下面开始进入真实环境下的标定过程

（1）

上面那个example你应该可以发现，运行标定程序后面跟着四个文件，第一个是棋盘文件，就是之前需要修改的那个yaml文件，第二个是相机内参文件（这里的内参文件和之前ros获得的文件不同，需要用kalibr单独获得），第三个是imu噪声文件，第四个是之前我们录制好的rosbag

（2）

现在未获得的只有第二个camchain文件，所以先播放一下rosbag看看有没有问题

roscore&&rosbag play xxx.bag

在播放的过程中，检查一下是否有相机和imu话题 rostopic list

（3）

cd kalibr-cde

./kalibr_calibrate_cameras --target  april6x6.yaml --bag  xxxx/xxx.bag --models pinhole-equi  --topics /ardrone/front/image_raw

结束之后会得到一个report和pdf文件。

（4）

在做这一步之前。找到kalibr_calibrate_imu_camera文件，注释掉以下几行

#delete old results
rm -f $HERE/*.pdf 2> /dev/null
rm -f $HERE/*.yaml 2> /dev/null
rm -f $HERE/*.txt 2> /dev/null
rm -f $HERE/*.bag 2> /dev/null
rm -rf $HERE/cde-root/output* 2> /dev/null

./kalibr_calibrate_imu_camera --target april_6x6.yaml --cam 之前获得的相机文件.yaml --imu imu_adis16448.yaml --bag 录制的bag路径（比如example中的dynamic/dynamic）.bag --bag-from-to 5 45 

然后等待一会，就生成report啦！

如果有问题或者发现文章中有什么错误可以私信或者留言，我都会回答的，虽然我自己也不怎么会。

最后附上几篇能用到的文章

双目imu相机标定：双目相机与IMU camera IMU 联合标定工具箱使用方法--Kalibr

港科大imu标定工具： gaowenliang/imu_utils，相关的专栏文章介绍：Imu_tk算法流程

http://cache.freescale.com/files/sensors/doc/app_note/AN5087.pdf

https://www.vectornav.com/support/library/gyroscope

Department of Computer Science and Technology

编辑于 2018-09-13

同时定位和地图构建（SLAM）

视觉惯性里程计（VIO）