这个代码我个人觉得不好用且坑太多，所以后来换了一个。推荐大家用新的代码。 详见更新的一篇博客总结：【学习总结】激光雷达与相机外参标定：代码（cam_lidar_calibration）

这一周多学习并调试了激光雷达和相机外参标定的代码，踩了一堆坑，特此记录。

代码来源：https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration 参考论文：LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences 修改后的代码：https://github.com/LarryDong/lidar_camera_calibration

之前找了几个开源的标定代码，在github上看就这个代码具有最多的star，觉得比较靠谱。结果这个代码写的真的一言难尽：逻辑混乱，需要注意的细节极其多，以及存在不少坑。这一个多星期，就是踩坑和调试。今天终于能够正常运行出一个正确（但并不准确）的结果，在此记录。

代码混乱的原因：

计算雷达和相机的外参，基本原理较为简单：只需要找雷达系下的点与相机系下对应点的坐标关系，然后计算外参即可。之前一篇博客总结了几种常用的方法：【学习记录】激光雷达与相机标定

问题核心是，如何确定对应关系，即correspondence？

所采用的代码的基本原理：用一块矩形纸板，用激光雷达检测纸板的边界线，之后确定纸板的角点，获取纸板角点在lidar系下的坐标；而相机本身角点无法提供深度信息，但我们可以通过aruco提供带深度的marker的角点，再计算纸板四个角的坐标。

首先需要按照原始代码