Sensor Calibration
Lidar to lidar
使用Livox Viewer标定外参，具体步骤参考https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK/wiki/Calibrate-extrinsic-and-display-under-ros-cn
需要说明的是，Bunker_mini前面拼了三个AVIA，均安装在定制的支架。
外参标定需要给一个初始的标定数据，由于我们的支架有三维模型，所以可以通过CAD算出来
根据CAD计算出的初始标定结果：
<Device roll="0" pitch="0" yaw="-45" x="-0.234" y="-0.067" z="0">3JEDL9L00102891</Device>
<Device roll="0" pitch="0" yaw="45" x="-0.234" y="0.067" z="0">3JEDL9L001ML931</Device>
<Device roll="0" pitch="0" yaw="0" x="0" y="0" z="0">3JEDL9L001P4551</Device>
然后找一个特征明显且多，范围够大的场景，例如电线杆、铁架、树、楼梯
利用Livox Viewer慢慢调，一共六个参数。填好最后拼接显示的点云信息
最后标定结果：
可以看到用CAD算出的标定结果还是很准确的，如果定制的支架制作误差足够小，完全可以直接用初始标定参数
<Device roll="0" pitch="0.73" yaw="-45.18" x="-0.234" y="-0.067" z="0">3JEDL9L00102891</Device>
<Device roll="0" pitch="-0.84" yaw="45.05" x="-0.234" y="0.067" z="0">3JEDL9L001ML931</Device>
<Device roll="0" pitch="0" yaw="0" x="0" y="0" z="0">3JEDL9L001P4551</Device>
Lidar to camera
使用OpenCalib进行雷达到相机的外参手动标定
https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration
https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration/tree/master/lidar2camera
README文件说要用opencv 2.4 eigen 3 PCL 1.9 Pangolin
实测Ubuntu1804，装好ros后只需要安装Pangolin即可，最好安装0.8版
https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin
网上有很多安装Pangolin教程，安装好依赖，然后
cd Pandolin
mkdir build
build
cmake ..
make -j4 # 多线程，编译更快
sudo make install
下载好OpenCalib包后编译
cd lidar2camera
cd manual_calib
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j4
这时候会报错，会提示PCL或者Pangolin版本不对，修改CMakeList.txt
find_package(Pangolin 0.8 REQUIRED)
改为
find_package(Pangolin REQUIRED)
find_package(PCL 1.9 EXACT REQUIRED)
改为
find_package(PCL REQUIRED)
重新编译即可，然后运行一下示例，如报错OpenGL等显示不出来窗体，应该是Docker运行的，请修改docker run ，具体参考Environment(Quick Start)
cd ~./manual_calib/
./bin/run_lidar2camera data/0.png data/0.pcd data/center_camera-intrinsic.json data/top_center_lidar-to-center_camera-extrinsic.json
这个标定也是要一个初始的外参标定信息和相机的内参信息，相机的内参信息可以通过tostopic可以查到camera/info，外参的旋转矩阵要看一下相机和雷达的坐标系，比如我们的是奥比中光astar2，找到用户手册坐标系
大疆AVIA的
所以我们要做一个坐标转换，lidar2camera 是雷达到相机的坐标系，本文中，AVIA需要绕着相机坐标系y轴转-90°，然后再绕x轴转90°，一定要注意旋转的正方向和负方向，一般是对着轴方向看顺时针旋转是正方向，顺着轴看逆时针旋转是正方向，反之为负方向。根据以下公式
最后得出：
0 -1 0
0 0 -1
1 0 0
修改data/center_camera-intrinsic.json 替换为自己相机的内参，top_center_lidar-to-center-extrinsic.json 修改旋转矩阵，三轴的偏移量给一个测量出来的就可以，然后找一个特征多场景大的场地录制雷达和相机数据，bag格式转为image 和pcd可参考我上篇。
然后和雷达到雷达标定一样，自己慢慢调就可以了，最后save一下终端会输出标定结果
Transfromation Matrix:
-0.0209424 -0.999781 8.67362e-19 -0.00408393
0 0 -1 0.18
0.999781 -0.0209424 8.67362e-19 0.0399679
0 0 0 1
Lidar to IMU
这个最简单，直接固定在AVIA上，三轴无旋转，旋转矩阵为单位阵。这样应该能满足大部分需求，相信IMU和AVIA的工艺。（主要是偷个懒）
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-812244.html
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