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lidar_imu_calib标定ros

时间: 2025-03-10 14:11:48 浏览: 122
### LIDAR和IMU在ROS中的标定方法 对于LIDAR和IMU之间的联合标定,在ROS环境中存在多种实现方式。通常情况下,这类标定过程涉及到获取两传感器间相对位置关系以及时间同步的信息。 #### 时间同步与初步配置 为了确保来自两个设备的数据能够被有效关联起来,首先需要解决的是它们之间的时间戳对齐问题。这可以通过硬件级或者软件级别的手段来完成。如果使用开源工具包,则可能依赖于特定的消息过滤器节点如`message_filters::Synchronizer`来进行基于时间窗口的选择性订阅[^2]。 #### 外部参数估计 针对外部几何变换矩阵(即旋转和平移),一种常用的技术是从静态场景下的观测数据出发构建优化目标函数并求解最优值。例如,通过移动平台携带的LiDAR扫描固定物体表面特征点云序列,并利用IMU测量姿态变化角度作为约束条件之一参与计算最终得到两者间的转换关系[^3]。 #### 自动化流程支持 一些研究项目提供了更为便捷自动化的解决方案。比如LOAM家族算法框架里就包含了专门用于处理此类任务的功能模块——其中LeGO-LOAM不仅实现了轻量高效的里程计估算同时还集成了简易版的手眼标定程序方便用户快速上手操作;而更先进的版本像LIO-SAM则进一步加强了多源感知融合能力从而提高了整体定位精度稳定性[^4]。 ```bash roslaunch lio_sam lidar_imu_calib.launch ``` 上述命令展示了如何启动一个典型的Lidar-Inertial Odometry(SLAM)系统自带的标定脚本实例。 #### 手工辅助调整 当缺乏足够的自动化工具时也可以采取半人工的方式逐步逼近理想状态。具体做法是在已知环境布局的前提下指挥机器人沿预定轨迹行驶记录下一系列配对样本之后再借助图形界面交互式编辑器手动修正偏差直至满意为止。
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==> Processing catkin package: 'li_calib' ==> Creating build directory: 'build_isolated/li_calib' ==> Building with env: '/home/ob/lio_ws/devel_isolated/ndt_omp/env.sh' ==> cmake /home/ob/lio_ws/src/thirdp/lidar_imu_calib -DCATKIN_DEVEL_PREFIX=/home/ob/lio_ws/devel_isolated/li_calib -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/ob/lio_ws/install_isolated -G Unix Makefiles in '/home/ob/lio_ws/build_isolated/li_calib' -- The C compiler identification is GNU 9.4.0 -- The CXX compiler identification is GNU 9.4.0 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- works -- Detecting C compiler ABI info -- Detecting C compiler ABI info - done -- Detecting C compile features -- Detecting C compile features - done -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done -- Detecting CXX compile features -- Detecting CXX compile features - done -- Found OpenMP_C: -fopenmp (found version "4.5") -- Found OpenMP_CXX: -fopenmp (found version "4.5") -- Found OpenMP: TRUE (found version "4.5") -- Using CATKIN_DEVEL_PREFIX: /home/ob/lio_ws/devel_isolated/li_calib -- Using CMAKE_PREFIX_PATH: /home/ob/lio_ws/devel_isolated/ndt_omp;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/map_server;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/lite3_description;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/imu_utils;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/faster_lio;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/code_utils;/opt/ros/noetic -- This workspace overlays: /home/ob/lio_ws/devel_isolated/ndt_omp;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/map_server;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/lite3_description;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/imu_utils;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/faster_lio;/home/ob/lio_ws/devel_isolated/code_utils;/opt/ros/noetic -- Found PythonInterp: /usr/bin/python3 (found suitable version "3.8.10", minimum required is "3") -- Using PYTHON_EXECUTABLE: /usr/bin/python3 -- Using Debian Python package layout -- Found PY_em: /usr/lib/python3/dist-packages/em.py -- Using empy: /usr/lib/python3/dist-packages/em.py -- Using CATKIN_ENABLE_TESTING: ON -- Call enable_testing() -- Using CATKIN_TEST_RESULTS_DIR: /home/ob/lio_ws/build_isolated/li_calib/test_results -- Forcing gtest/gmock from source, though one was otherwise available. -- Found gtest sources under '/usr/src/googletest': gtests will be built -- Found gmock sources under '/usr/src/googletest': gmock will be built -- Found PythonInterp: /usr/bin/python3 (found version "3.8.10") -- Found Threads: TRUE -- Using Python nosetests: /usr/bin/nosetests3 -- catkin 0.8.10 -- BUILD_SHARED_LIBS is on -- Using these message generators: gencpp;geneus;genlisp;gennodejs;genpy -- Found Boost: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/Boost-1.71.0/BoostConfig.cmake (found version "1.71.0") found components: system filesystem thread date_time CMake Error at CMakeLists.txt:31 (find_package): By not providing "FindPangolin.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has asked CMake to find a package configuration file provided by "Pangolin", but CMake did not find one. Could not find a package configuration file provided by "Pangolin" with any of the following names: PangolinConfig.cmake pangolin-config.cmake Add the installation prefix of "Pangolin" to CMAKE_PREFIX_PATH or set "Pangolin_DIR" to a directory containing one of the above files. If "Pangolin" provides a separate development package or SDK, be sure it has been installed. -- Configuring

lixing@lixing:~/fast_livo2/devel$ source setup.bash lixing@lixing:~/fast_livo2/devel$ roslaunch fast_livo mapping_avia.launch ... logging to /home/lixing/.ros/log/d7f4aeb0-6608-11f0-af32-3db24e61e935/roslaunch-lixing-73455.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is <1GB. started roslaunch server http://lixing:35845/ SUMMARY ======== PARAMETERS * /common/img_en: 0 * /common/img_topic: /left_camera/image * /common/imu_topic: /livox/imu * /common/lid_topic: /livox/lidar * /common/lidar_en: 1 * /common/ros_driver_bug_fix: False * /evo/pose_output_en: False * /evo/seq_name: CBD_Building_01 * /extrin_calib/Pcl: [0.0194384, 0.104... * /extrin_calib/Rcl: [0.00610193, -0.9... * /extrin_calib/extrinsic_R: [1, 0, 0, 0, 1, 0... * /extrin_calib/extrinsic_T: [0.04165, 0.02326... * /imu/acc_cov: 0.5 * /imu/b_acc_cov: 0.0001 * /imu/b_gyr_cov: 0.0001 * /imu/gyr_cov: 0.3 * /imu/imu_en: True * /imu/imu_int_frame: 30 * /laserMapping/cam_cx: 626.91359 * /laserMapping/cam_cy: 522.799224 * /laserMapping/cam_d0: -0.07616 * /laserMapping/cam_d1: 0.123001 * /laserMapping/cam_d2: -0.00113 * /laserMapping/cam_d3: 0.000251 * /laserMapping/cam_fx: 1293.56944 * /laserMapping/cam_fy: 1293.3155 * /laserMapping/cam_height: 1024 * /laserMapping/cam_model: Pinhole * /laserMapping/cam_width: 1280 * /laserMapping/scale: 0.5 * /lio/beam_err: 0.05 * /lio/dept_err: 0.02 * /lio/layer_init_num: [5, 5, 5, 5, 5] * /lio/max_iterations: 5 * /lio/max_layer: 2 * /lio/max_points_num: 50 * /lio/min_eigen_value: 0.0025 * /lio/voxel_size: 0.5 * /local_map/half_map_size: 100 * /local_map/map_sliding_en: False * /local_map/sliding_thresh: 8 * /pcd_save/colmap_output_en: False * /pcd_save/filter_size_pcd: 0.15 * /pcd_save/interval: -1 * /pcd_save/pcd_save_en: False * /preprocess/blind: 0.8 * /preprocess/filter_size_surf: 0.1 * /preprocess/lidar_type: 1 * /preprocess/point_filter_num: 1 * /preprocess/scan_line: 6 * /publish/blind_rgb_points: 0.0 * /publish/dense_map_en: True * /publish/pub_effect_point_en: False * /publish/pub_plane_en: False * /publish/pub_scan_num: 1 * /rosdistro: noetic * /rosversion: 1.17.4 * /time_offset/exposure_time_init: 0.0 * /time_offset/img_time_offset: 0.1 * /time_offset/imu_time_offset: 0.0 * /uav/gravity_align_en: False * /uav/imu_rate_odom: False * /vio/exposure_estimate_en: True * /vio/img_point_cov: 100 * /vio/inv_expo_cov: 0.1 * /vio/inverse_composition_en: False * /vio/max_iterations: 5 * /vio/normal_en: True * /vio/outlier_threshold: 1000 * /vio/patch_pyrimid_level: 4 * /vio/patch_size: 8 * /vio/raycast_en: False NODES / laserMapping (fast_livo/fastlivo_mapping) republish (image_transport/republish) rviz (rviz/rviz) auto-starting new master process[master]: started with pid [73464] ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311 setting /run_id to d7f4aeb0-6608-11f0-af32-3db24e61e935 process[rosout-1]: started with pid [73474] started core service [/rosout] process[laserMapping-2]: started with pid [73481] process[rviz-3]: started with pid [73484] process[republish-4]: started with pid [73486] [INFO] [1753084862.799631899]: Found parameter: laserMapping/cam_model, value: Pinhole [INFO] [1753084862.801137872]: Found parameter: laserMapping/cam_width, value: 1280 [INFO] [1753084862.801585278]: Found parameter: laserMapping/cam_height, value: 1024 [INFO] [1753084862.802377201]: Found parameter: laserMapping/scale, value: 0.5 [INFO] [1753084862.802890892]: Found parameter: laserMapping/cam_fx, value: 1293.57 [INFO] [1753084862.803310245]: Found parameter: laserMapping/cam_fy, value: 1293.32 [INFO] [1753084862.803787630]: Found parameter: laserMapping/cam_cx, value: 626.914 [INFO] [1753084862.804230044]: Found parameter: laserMapping/cam_cy, value: 522.799 [INFO] [1753084862.804656402]: Found parameter: laserMapping/cam_d0, value: -0.07616 [INFO] [1753084862.805159958]: Found parameter: laserMapping/cam_d1, value: 0.123001 [INFO] [1753084862.805688943]: Found parameter: laserMapping/cam_d2, value: -0.00113 [INFO] [1753084862.806193840]: Found parameter: laserMapping/cam_d3, value: 0.000251 scale: 0.5 [laserMapping-2] process has died [pid 73481, exit code -11, cmd /home/lixing/fast_livo2/devel/lib/fast_livo/fastlivo_mapping __name:=laserMapping __log:=/home/lixing/.ros/log/d7f4aeb0-6608-11f0-af32-3db24e61e935/laserMapping-2.log]. log file: /home/lixing/.ros/log/d7f4aeb0-6608-11f0-af32-3db24e61e935/laserMapping-2*.log

/** * @brief 传感器外参标定库 * @author ZhengfengGu. any question please send mail to *[email protected] * @date 2025-5-22 * @version V1.0.0 * @copyright Copyright (c) 2003-无固定期限 杭州士腾科技有限公司 ********************************************************************* * @attention * 重要信息: * @par 修改日志: * * Date Version Author Description * 2025/5/22 1.0.0 ZhengfengGu 创建初始版本 * * ********************************************************************** */ #pragma once #include <common/sys_logger.h> #include #include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <sensor_msgs/msg/imu.hpp> #include <sensor_msgs/msg/laser_scan.hpp> #include <string> #include "calib_cfg/calib_cfg.h" #include "calib_common/time.h" #include "calibration_component/calibration_def.h" #include "geometry_msgs/msg/twist.hpp" #include "sensor/sensor_dispatch.h" // #include "mrp_interfaces/msg/motor_data.hpp" #include "mrp_interfaces/msg/motor_status_data.hpp" #include "mrp_interfaces/msg/motor_control_data.hpp" namespace mrp { namespace calib { // template <typename NodeT = rclcpp::Node::SharedPtr> class CalibrationComponent { public: /** * @brief 传感器外参标定库. * @param[in] i_lg [mrp::common::LoggerPtr] 日志库指针 * @param[in] i_init_param [InitExternalParam] * i_init_param.laser: 激光初始外参 * i_init_param.laser.x: 激光x轴偏移 * ... * i_init_param.imu: IMU初始外参 * i_init_param.imu.x: IMU x轴偏移 * ... * 初始外参(机械安装值),不标定的传感器初始外参可以不赋值 * @param[in] i_robot_param 机器人参数 * i_robot_param.model 0:差速, 1:阿克曼, 2:单舵轮 * i_robot_param.l:轴距, * i_robot_param.d:舵轮距离中心偏移, * i_robot_param.steer_offset:舵轮零偏(一般给0) */ CalibrationComponent( mrp::common::LoggerPtr i_lg, mrp_interfaces::calibration_component::InitExternalParam i_init_param, mrp_interfaces::calibration_component::RobotParam i_robot_param); ~CalibrationComponent(); /* * @brief * 单舵轮模型添加里程计数据,在标定雷达和里程计时,需要实时添加车辆控制信息, * 时间戳必须准确添加 * @param[in] header [std_msgs::msg::Header] * @param[in] msg [mrp_interfaces::calibration_component::SingleSteerControl] * 里程计数据 * @return void */ void AddSensorData( const std_msgs::msg::Header& header, const std::vector<mrp_interfaces::msg::MotorStatusData>& motor_datas); /* * @brief * 添加雷达数据 * @param[in] msg [sensor_msgs::msg::LaserScan::SharedPt] 雷达数据 * @return void */ void AddSensorData(const sensor_msgs::msg::LaserScan::SharedPtr msg); /* * @brief * 添加IMU数据 * @param[in] msg [sensor_msgs::msg::Imu::SharedPtr msg] IMU数据 * @return void */ void AddSensorData(const sensor_msgs::msg::Imu::SharedPtr msg); /** * @breif 复位状态,开始标定 * @param[in] i_calib_mode [CalibMode] * i_calib_mode.mode:标定模式,0:激光+里程计+IMU, * 1:激光+里程计,2:IMU * i_calib_mode.move_dist:移动距离 (单位m) * @return error_code [int] -1:模式错误 -2:机器人模型错误 * @retval int. */ int StartCalibration( mrp_interfaces::calibration_component::CalibMode i_calib_mode); /** * @brief 停止标定 */ void StopCalibration(); /* * @brief 获取单舵轮模型标定运动指令 * @param[out] cmd_vel * [mrp_interfaces::calibration_component::SingleSteerControl] 标定运动指令 * @retval void */ void GetCalibrationMoveCommand( std::vector<mrp_interfaces::msg::MotorControlData>& motor_datas); /** * @brief 获取标定状态和结果 * @param[out] calib_result [std::map<std::string, * mrp_interfaces::calibration_component::ExternalParam>] 标定结果   * first: 外设类型(可选值: "lidar", "odom", "imu", "camera")     * second: 外参结构体(其中舵角零偏在second.yaw中) * @return calib_status [int] 0:未开始 3:进行中 5:完成 6:失败 * 状态为 NONE = 0, * WAITING, * INITIALIZING, * RUNNING, * PAUSED, * FINISHED, * FAILED * @retval int */ int GetCalibrationStatusAndResult( std::map<std::string, mrp_interfaces::calibration_component::ExternalParam>& calib_result); void DebugPrint(); private: void CalcuteOdom(const sensor::MotorData& msg); enum class ActionStatus { NONE = 0, WAITING, INITIALIZING, RUNNING, PAUSED, FINISHED, FAILED }; std::shared_ptr<CalibCfg> config_; mrp::common::LoggerPtr logger_; std::shared_ptr<sensor::SensorDispatch> sensor_dispatch_; std::deque<sensor::MotorData> odom_buffer_; struct { double x = 0.0; double y = 0.0; double yaw = 0.0; } current_odom_; bool is_forward_phase_ = true, is_left_phase_ = true; double origin_x = 0, origin_y = 0, origin_yaw = 0; bool move_initialized_ = false; std::deque<common::Time> control_times_; }; } // namespace calib } // namespace mrp 逐行翻译

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反编译插件for Eclipse是一个专门设计用于在Eclipse集成开发环境中进行Java反编译的工具。通过此类插件,开发者可以在不直接访问源代码的情况下查看Java编译后的.class文件的源代码,这在开发、维护和学习使用Java技术的过程中具有重要的作用。 首先,我们需要了解Eclipse是一个跨平台的开源集成开发环境,主要用来开发Java应用程序,但也支持其他诸如C、C++、PHP等多种语言的开发。Eclipse通过安装不同的插件来扩展其功能。这些插件可以由社区开发或者官方提供,而jadclipse就是这样一个社区开发的插件,它利用jad.exe这个第三方命令行工具来实现反编译功能。 jad.exe是一个反编译Java字节码的命令行工具,它可以将Java编译后的.class文件还原成一个接近原始Java源代码的格式。这个工具非常受欢迎,原因在于其反编译速度快,并且能够生成相对清晰的Java代码。由于它是一个独立的命令行工具,直接使用命令行可以提供较强的灵活性,但是对于一些不熟悉命令行操作的用户来说,集成到Eclipse开发环境中将会极大提高开发效率。 使用jadclipse插件可以很方便地在Eclipse中打开任何.class文件,并且将反编译的结果显示在编辑器中。用户可以在查看反编译的源代码的同时,进行阅读、调试和学习。这样不仅可以帮助开发者快速理解第三方库的工作机制,还能在遇到.class文件丢失源代码时进行紧急修复工作。 对于Eclipse用户来说,安装jadclipse插件相当简单。一般步骤包括: 1. 下载并解压jadclipse插件的压缩包。 2. 在Eclipse中打开“Help”菜单,选择“Install New Software”。 3. 点击“Add”按钮,输入插件更新地址(通常是jadclipse的更新站点URL)。 4. 选择相应的插件(通常名为“JadClipse”),然后进行安装。 5. 安装完成后重启Eclipse,插件开始工作。 一旦插件安装好之后,用户只需在Eclipse中双击.class文件,或者右键点击文件并选择“Open With Jadclipse”,就能看到对应的Java源代码。如果出现反编译不准确或失败的情况,用户还可以直接在Eclipse中配置jad.exe的路径,或者调整jadclipse的高级设置来优化反编译效果。 需要指出的是,使用反编译工具虽然方便,但要注意反编译行为可能涉及到版权问题。在大多数国家和地区,反编译软件代码属于合法行为,但仅限于学习、研究、安全测试或兼容性开发等目的。如果用户意图通过反编译获取商业机密或进行非法复制,则可能违反相关法律法规。 总的来说,反编译插件for Eclipse是一个强大的工具,它极大地简化了Java反编译流程,提高了开发效率,使得开发者在没有源代码的情况下也能有效地维护和学习Java程序。但开发者在使用此类工具时应遵守法律与道德规范,避免不当使用。
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【进阶Python绘图】:掌握matplotlib坐标轴刻度间隔的高级技巧,让你的图表脱颖而出

# 摘要 本文系统地探讨了matplotlib库中坐标轴刻度间隔的定制与优化技术。首先概述了matplotlib坐标轴刻度间隔的基本概念及其在图表中的重要性,接
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降帧是什么意思

<think>首先,用户的问题是:“我想了解降帧的含义 请问降帧是什么意思”。我需要用中文回答,并确保回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 关键点是“降帧”。在视频处理、动画或游戏上下文中,“降帧”通常指的是帧率下降或丢帧(frame drop)。结合系统提供的引用,我可以看到相关概念。 回顾提供的引用: - 引用[1]:讨论了帧率和丢帧分析,提到应用丢帧导致帧率下降,造成卡顿。例如,在60Hz刷新率下,每帧需要在16.7ms内完成,否则可能丢帧。 - 引用[2]:提到掉帧(Frame Drop),与CPU和GPU相关。CPU或GPU处理不及时会导致帧无法按时渲染。 - 引用[3]: