【雷达相机外参标定】direct_visual_lidar_calibration安装

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【雷达相机外参标定】direct_visual_lidar_calibration安装。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。

标定雷达和相机时使用direct_visual_lidar_calibration。

主页

  • https://github.com/koide3/direct_visual_lidar_calibration?tab=readme-ov-file
  • https://koide3.github.io/direct_visual_lidar_calibration/
    主页中有安装指南,但不详细,没有表明依赖包版本。

安装

ubuntu

以下流程仅适用于ubuntu20.04 & ros1。笔者尝试使用ubuntu18.04安装,会遇到其他问题。

pcl

pcl版本得是1.10以上
ubuntu20中默认安装的pcl就是1.10。
可以参考https://blog.csdn.net/weixin_44244190/article/details/130559052

  • 安装pcl:
sudo apt-get install libpcl-dev
  • 查看pcl版本:
apt-cache show libpcl-dev

OpenCV

opencv版本得是4以上

  • 安装opencv:
sudo apt install libopencv-dev

ceres

ceres版本得大于2.0,2.0仍会报错
安装最新2.2版本

  • 若之前没装过ceres可以按以下流程安装
# Install Ceres
git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver
mkdir ceres-solver/build && cd ceres-solver/build
cmake .. -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_TESTING=OFF -DUSE_CUDA=OFF
make -j$(nproc)
sudo make install
  • 若想保留不同版本的ceres
    参考https://blog.csdn.net/weixin_40324045/article/details/131960018?spm=1001.2014.3001.5506

/usr/local/下新建一个文件夹如ceres_2.2.0

cd /usr/local
sudo mkdir ceres_2.2.0

在编译时将安装路径指定为该文件夹

cd ~
git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver
mkdir ceres-solver/build && cd ceres-solver/build
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX="/usr/local/ceres_2.2.0" .. -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DBUILD_TESTING=OFF -DUSE_CUDA=OFF
make -j$(nproc)
sudo make install

使用时修改direct_visual_lidar_calibration的cmakelist,在find_package之前指定ceres的路径

set(Ceres_DIR /usr/local/ceres_2.2.0/lib/cmake/Ceres)
find_package(Ceres REQUIRED)
  • 若想查看ceres版本
    参考https://blog.csdn.net/qq_35037684/article/details/131064049
    查看头文件 version.h

其他依赖

按照官方流程

# Install dependencies
sudo apt install libomp-dev libboost-all-dev libglm-dev libglfw3-dev libpng-dev libjpeg-dev

# 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

# Install Iridescence for visualization
git clone https://github.com/koide3/iridescence --recursive
mkdir iridescence/build && cd iridescence/build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j$(nproc)
sudo make install

应该不会遇到问题

fmt

官方流程中并没有说需要安装fmt,若此时按照流程直接下载编译direct_visual_lidar_calibration包
会遇到如下错误

fatal error: fmt/format.h: 没有那个文件或目录

fmt需要安装8.1.1版本,安装其他版本之后会报错
参考https://blog.csdn.net/qq_44849479/article/details/125186678
与https://blog.csdn.net/HozenChe/article/details/124979631

先到https://fmt.dev/8.1.1/index.html下载8.1.1版,注意不要git也不要下最新版,都会报错。

解压后,见修改fmt的cmakelist,加入

set(CMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE ON)

若不加直接安装,之后会出现如下错误

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
/usr/bin/ld: final link failed: Bad value

之后

cd fmt-8.1.1
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

如果安装了其他版本的fmt可以参考https://blog.csdn.net/qq_39779233/article/details/125123326卸载。
进入build文件夹,使用如下命令

sudo xargs rm < install_manifest.txt

direct_visual_lidar_calibration

完成所有依赖的安装后

# ROS1
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/koide3/direct_visual_lidar_calibration.git --recursive
cd .. && catkin_make

若是系统上安装了多版本的ceres,参考前文先指定版本。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-859678.html

到了这里,关于【雷达相机外参标定】direct_visual_lidar_calibration安装的文章就介绍完了。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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Bunker_mini多传感器外参标定,雷达相机IMU

    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

    2024年01月21日
    浏览(49)
  • 激光雷达与相机外参标定(附open3d python代码)

    现在的激光雷达与相机的标定程序基本都是Ubuntu框架下面的,并且都是C++代码,需要安装的依赖也比较复杂,于是自己写了一个python版本的标定程序,依赖非常简单,Windows系统也可以运行。并且代码简单一个文件搞定,符合python简单易行的风格。 先上最后标定后的效果图​

    2024年02月11日
    浏览(48)
  • 经典文献阅读之--Calib Anything(使用SAM的无训练标定雷达相机外参)

    Camera与LiDAR之间的外部标定研究正朝着更精确、更自动、更通用的方向发展,由于很多方法在标定中采用了深度学习,因此大大减少了对场景的限制。然而,数据驱动方法具有传输能力低的缺点。除非进行额外的训练,否则它无法适应数据集的变化。随着基础模型的出现,这

    2024年02月02日
    浏览(39)
  • 相机标定 >> 坐标系转换@内参、外参

    为了更好的理解标定,首先应熟悉各个坐标系。(坐标系图均取自百度百科) 该坐标系是以图像左上角为原点建立以像素为单位的二维坐标系u-v。(相对坐标系) 图像坐标系是以 O1 (是图像的主点,也即光轴与像平面的交点,一般就是像素坐标系的中点)为原点的二维坐标

    2024年02月12日
    浏览(53)
  • 计算机视觉(相机标定;内参;外参;畸变系数)

    目录 一、预备知识 1、坐标系变换过程(相机成像过程) (1)相机坐标系转换为图像坐标系(透视投影变换遵循的是针孔成像原理) (2)齐次坐标的引入原因:(为什么引入齐次坐标???) 2、内参与外参矩阵的构成 3、畸变参数 二、相机标定 1、张正友标定法(光学标

    2024年02月07日
    浏览(51)
  • 使用lidar_align进行激光雷达与IMU的外参标定(超详细教程)

    1、下载lidar_align源码 ethz-asl/lidar_align: A simple method for finding the extrinsic calibration between a 3D lidar and a 6-dof pose sensor (github.com) https://github.com/ethz-asl/lidar_align 2、解压到ros工作空间目录下的src文件中 不知道如何创建ros工作空间的可以参考我另一篇博客: ubuntu下如何创建ros工作空间

    2024年02月08日
    浏览(49)
  • 使用Kalibr标定相机和IMU(ZED+px4)外参

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 本文仅使用kalibr中cam-imu的联合标定,关于camera内参默认已经知道了。主要会总结一些标定上的小经验,有不对的地方,希望网友可以指出。文章最后将使用标定的cam-imu外参在VINS-Fusion中进行验证 Kalibr是

    2023年04月19日
    浏览(77)
  • 使用ROS功能包camera_calibration进行单目相机和双目相机的内参和外参标定

    本文总结使用ROS标定单目和双目相机的过程,同时提供生成棋盘格文件的方法。 参考链接: [1]使用ros标定相机的内参和外参 [2]ROS下采用camera_calibration进行双目相机标定 棋盘格可以自己买一个,或者打印一个粘在板子上,棋盘格电子版生成可以参考博客《使用kalibr标定工具进

    2024年02月11日
    浏览(48)
  • 激光雷达和相机联合标定

    所有内容仅供个人学习记录 相机内参是相机坐标系转换到图像像素坐标系 相机内参是世界坐标系转换到相机坐标系 相机的成像过程涉及到四个坐标系:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。 四个坐标系: 1) 世界坐标系(world coordinate system) 现实世界的三维坐

    2024年01月18日
    浏览(53)
  • 激光雷达-相机联合标定

    https://f.daixianiu.cn/csdn/9499401684344864.html imu与lidar标定 https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration/blob/master/lidar2imu/README.md 多雷达标定 https://f.daixianiu.cn/csdn/3885826454722603.html ros usb相机内参标定 ROS系统-摄像头标定camera calibration_berry丶的博客-CSDN博客

    2024年02月15日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包