前言

标定过程

双目相机标定

imu标定

imu+双目联合标定

标定的目的是获取双目参数，imu参数以及二者直接之间的转换矩阵，分为三个阶段：

  1双目标定获取双目相机内参以及双目直接的转换矩阵，

  2 imu标定获取噪声密度、随机游走，

  3 imu+双目联合标定获取imu与双目之间的转换矩阵。

需要用到的知识包括（ros的基本操作：工作空间与功能包，rosbag记录数据集； 相机模型；）

标定过程：

双目相机标定

双目标定采用Kalibr标定工具

1. 首先创建一个新的ros的工作空间，命名为kalibr_ws,将Kalibr的源码（功能包）下载到src文件夹下，用catkin_make命令进行编译。

2. 下载标定板，里面有三种类型的标定板(Aprilgrid, Checkerboard, Circlegrid). 由于Aprilgrid能提供序号信息, 能够防止姿态计算时出现跳跃的情况, 所以建议采用Aprilgrid进行标定.

3. 下载例子，包括一个Multiple camera calibration（多相机标定）和一个IMU-camera calibration（imu+相机联合标定），这里我们先用前者标定相机，里面包括相机参数文件camchain.yaml标定结果文件target.yaml,录制的数据集.bag文件

4. 录制.bag数据集

为了之后imu和相机联合标定，这里我们采集双目何imu的数据。

如果你已经有了通过 ROS 发布 image 和imu消息的节点, 我们只需要使用 rosbag record 工具将拍摄到的标定板图像制作成 bag 文件就行了. 注意: 通常设备采集的频率为 20-60 hz, 这会使得标定的图像过多, 而导致计算量太大. 最好将ros topic的频率降低到4hz左右进行采集.

ROS 提供了改变 topic 发布频率的节点throttle, 分别打开两个终端，运行y以下命令以更改图片发布的频率 ：

其中/mynteye/left/image_raw和messages /mynteye/right为原始的话题名称，/left和/right为更改频率后的话题名称然后就可以制作bag了，具体方法参考视频

5.运行标定程序

进入下载的例子Multiple camera calibration文件夹下，修改camchain.yaml文件中的内容，包括话题名称，频率等信息，标定板尺寸信息（视频里已经讲解的很清楚了）

打开一个终端，首先source一下，然后输入命令（注意路径）

内容包括–bag（数据集 bag文件） --topics （相机话题）–models （相机模型）–target（参数输出文件）

6. 标定结果：

标定完的参数储存在了.yaml文件里，主要包括相机内参、畸变参数、基线等内容。

imu标定imu标定采用imu_utils1. 安装依赖项

2 .下载imu_utils和code_utils并放入工作空间进行编译

imu_utils下载地址为：https://github.com/gaowenliang/imu_utilscode_utils下载地址为： https://github.com/gaowenliang/code_utils

需要注意的是：

1 在此之前需要安装Ceres库

2先创建一个工作空间（这里为imu_ws），将code_utils放到src文件夹下编译，通过后再将imu_utils放到src文件夹下编译，不能一起编译，因为后者依赖于前者sudo apt-get install libdw-dev

3. 编译报错1

在code_utils下面找到sumpixel_test.cpp，修改#include "backward.hpp"为 #include “code_utils/backward.hpp”，再编译**3. 编译报错 **执行sudo apt-get install ros-kinetic-bfl过程中无法定位包(找不到链接了，回来补上，按照ubuntu无法定位包的问题来搜索)

4. 录制imu.bag

保持IMU静止不动至少两个小时，录制IMU的bag

5. 根据需求修改launch文件

根据自己的需求对src/imu_utils-master/launch文件进行修改：主要包括名字、时长之类的； 比如: mynt_imu.launch

6. 运行标定程序运行bag文件

运行launch文件

其中 -r 200是指200速播放bag数据，不可能真等两个小时2333333333333

7. 标定结果

标定完成后，可在data文件中找到对应的yaml文件src/imu_utils/data/m210_imu_param.yaml

标定好的参数包括各方向的随机噪声与随机游走，如下所示：

与kalibr标定双目的过程类似，这次在IMU-camera calibration例子的基础上标定imu与camera首先以上两次标定结果修改.yaml参数,包括标定结果，话题类型，频率等信息运行命令进行标定

运行时需要注意路径

标定结果：

.txt文件中的部分结果,最重要的是相机与imu之间的变换矩阵

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