相机雷达标定direct_visual_lidar_calibration

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了相机雷达标定direct_visual_lidar_calibration。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

之前探索出来autoware适合标定,但是到现场发现autoware不仅采集数据麻烦,同份数据标定出来的值稳定性和重复性比较差,所以重新寻找相关方案.

最终发现direct_visual_lidar_calibration 比较符合需求,编译依赖需要显示依赖Iridescence,下载了好久才成功了,所以我将这个包上传到csdn,方便下载.

sudo apt-get install -y libglm-dev libglfw3-dev libpng-dev libjpeg-dev libeigen3-dev libboost-filesystem-dev libboost-program-options-dev

git clone https://github.com/koide3/iridescence --recursive#这一步很难下载下来,我已经下载好了,在我的csdn里有

mkdir iridescence/build && cd iridescence/build

cmake ..

make -j

cd ..
sudo python3 setup.py install

gtsam报错: error: ‘const class gtsam::Pose3’ has no member named ‘transformFrom’;

解决办法:使用作者推荐的版本即可.

# Install GTSAM
git clone https://github.com/borglab/gtsam
cd gtsam && git checkout 4.2a9
mkdir build && cd build
# For Ubuntu 22.04, add -DGTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN=ON
cmake .. -DGTSAM_BUILD_EXAMPLES_ALWAYS=OFF \
         -DGTSAM_BUILD_TESTS=OFF \
         -DGTSAM_WITH_TBB=OFF \
         -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF
make -j$(nproc)
sudo make install

报错 fatal error: fmt/format.h:

解决: 安装fmt

git clone  https://github.com/fmtlib/fmt.git
cd fmt
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

error: static assertion failed: Cannot format an argument.

要换版本

https://blog.csdn.net/baidu_38431960/article/details/123529425

报错:   /usr/bin/ld: /usr/local/lib/libfmt.a(format.cc.o): relocation R_X86_64_PC32 against symbol `stderr@@GLIBC_2.2.5' can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC

在fmt的cmake增加下面一行即可. 

add_compile_options(-fPIC)#添加这句编译选项

报错:

fatal error: ceres/manifold.h: 

解决: 安装ceres 2.1.0

2023.8.2

尝试安装superglue做自动匹配

安装superglue的依赖比较耗时,使用以下使用国内pip镜像源(中科大)的方式飞一般的快

pip3 install --index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple matplotlib==3.5.1

过程中遇到raise ValueError( ValueError: Colormap turbo is not recognized. 

解决办法: Colormap turbo3.5.1才有,按照上面一条命令行安装3.5.1即可.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-577000.html

到了这里,关于相机雷达标定direct_visual_lidar_calibration的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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