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激光雷达相机IMU离线标定

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 标定在自动驾驶与机器人中的重要性
课程导入学习目标
02
传感器基础
激光雷达 · 相机 · IMU的工作原理
传感器基础激光雷达
03
标定基础概念
内参 · 外参 · 时间同步
标定基础概念内参
04
坐标系与变换
刚体变换 · 旋转矩阵 · 四元数
坐标系变换
05
相机内参标定
针孔模型 · 畸变模型 · 棋盘格标定方法
相机内参标定针孔模型
06
激光雷达内参标定
激光雷达测距原理 · 点云畸变 · 内参误差来源与标定方法
激光雷达内参标定激光雷达测距原理
07
IMU内参标定
加速度计与陀螺仪模型 · 零偏 · 尺度因子
IMU内参标定
08
时间同步原理
传感器时间戳 · 时钟同步方法（PTP · GPS）
时间同步原理传感器时间戳
09
外参标定问题定义
相机-激光雷达 · 激光雷达-IMU · 相机-IMU外参的数学建模
外参标定问题定义相机
10
相机-激光雷达标定方法
基于标定板 · 基于自然特征 · 基于互信息的自动标定
相机激光雷达标定方法
11
相机-IMU标定方法
基于运动激励 · 基于Kalibr工具 · 视觉惯性对准原理
IMU相机
12
激光雷达-IMU标定方法
基于运动约束 · 基于点云配准 · 基于因子图优化
IMU激光雷达
13
离线标定流程设计
数据采集规范 · 标定场景选择 · 激励动作设计
离线标定流程设计数据采集规范
14
标定数据预处理
点云去畸变 · 图像去畸变 · IMU数据滤波
标定数据预处理点云去畸变
15
特征提取与匹配
图像特征（棋盘格角点 · ArUco） · 点云特征（平面
特征提取匹配
16
标定优化算法
最小二乘 · 非线性优化 · 高斯牛顿
标定优化算法最小二乘
17
手眼标定与AX=XB
手眼标定原理 · 在传感器外参标定中的应用 · 求解方法
AXXB
18
基于标定板的联合标定
设计多传感器标定板 · 联合优化相机-激光雷达-IMU外参
基于标定板的联合…设计多传感器标定…
19
基于自然场景的标定
无需标定板 · 利用环境特征 · 多传感器融合优化
基于自然场景的标…无需标定板
20
基于运动激励的标定
设计旋转/平移激励 · 可观测性分析 · 激励充分性判断
基于运动激励的标…设计旋转
21
标定工具与开源库
Kalibr · lidar_camera_calib… · lidar_imu_calib
标定工具开源库
22
标定实战案例
使用真实数据完成相机-激光雷达外参标… · 并评估精度
标定实战案例使用真实数据完成…
23
标定实战案例
使用Kalibr完成相机-IMU标定 · 并分析重投影误差
标定实战案例Kalibr
24
标定实战案例
使用开源工具完成激光雷达-IMU标定 · 并验证轨迹一致性
标定实战案例IMU
25
标定结果评估
重投影误差 · 点云投影误差 · 轨迹漂移
标定结果评估重投影误差
26
标定误差分析与补偿
误差来源 · 标定残差分析 · 在线补偿策略
标定误差分析补偿
27
常见问题与调试
标定失败原因 · 数据质量差 · 优化不收敛
常见问题调试
28
多传感器融合标定
相机-激光雷达-IMU联合标定 · 全局优化 · 一致性约束
多传感器融合标定IMU
29
标定自动化与工程化
自动化标定流程 · 脚本编写 · 标定质量监控
标定自动化工程化
30
综合项目实战
从零开始完成一套完整的多传感器离线标… · 并撰写标定报告
综合项目实战从零开始完成一套…