
Lidar与imu外参标定 - CSDN博客
2021年5月19日 · Lidar-IMU校准(lidar_imu_calib)是指将Lidar和IMU配置在一起,通过收集相应数据进行标定,以确保两个传感器之间的关系正确地处理。 标定 的目的是纠正 Lidar 和 IMU 传感器的测量误差,并使数据对齐,以便更好地处理和融合两个传感器的数据。
雷达与IMU标定(lidar_imu_init,lidar_align两种方法详解)_lidar …
2025年2月14日 · 介绍了如何在 Ubuntu 18.04 上使用 Livox Mid-360 LiDAR 和 内置 IMU(以及 Pixhawk 6C 飞控 的 IMU)进行 LiDAR-IMU 标定。lidar_imu_init 标定成功,lidar_align 标定有问题,提供了详细的标定流程,包括如何准备数据、录制话题数据、设置参数并执行标定过程,适合对 LiDAR 和 IMU ...
激光雷达-相机-IMU之间的标定算法与工具箱汇总 - 知乎
2024年3月23日 · IMU在SLAM和自动驾驶领域的应用非常多,Camera-IMU、Lidar-Camera-IMU之间的校准决定了下游任务的精度和上限,今天为大家盘点下Lidar-IMU-Camera之间的标定方法与工具箱!
使用浙大LI Calib工具标定3D雷达和IMU--全过程完整记录-CSDN博客
2024年4月14日 · Lidar-IMU校准(lidar_imu_calib)是指将Lidar和IMU配置在一起,通过收集相应数据进行标定,以确保两个传感器之间的关系正确地处理。 标定 的目的是纠正 Li dar 和 IMU 传感器的测量误差,并使数据对齐,以便更好地处理 和 融合两个传感器的数据。
GitHub - hku-mars/LiDAR_IMU_Init: [IROS2022] Robust Real-time LiDAR …
LI-Init is a robust, real-time initialization method for LiDAR-inertial system. The proposed method calibrates the temporal offset and extrinsic parameter between LiDARs and IMUs, and also the gravity vector and IMU bias.
激光雷达与IMU联合标定(lidar_IMU_calib).md - GitHub
lidar_IMU_calib是基于连续时间批量估计的LiDAR-IMU系统的无目标标定,用于校准 6DoF 刚性变换以及 3D LiDAR 和 IMU 之间的时间偏移。 基于 IMU 的成本和 LiDAR 点到冲浪距离被联合最小化,这使得校准问题在一般情况下受到很好的约束。
传感器标定系列 lidar -- imu - 秋山居 - 博客园
2020年3月14日 · lidar是自动驾驶领域的重要传感器,lidar与imu的外参是lidar局部坐标系与世界坐标系之间转换的桥梁,是数据使用的关键参数。 LiDAR--IMU外参标定有以下几种方法。
chengwei0427/Lidar_IMU_Localization - GitHub
This repository is a Lidar-IMU Localization System with Prior Map Constraint and Lio Constraint for 3D LiDAR. The system is developed based on the open-source odometry framework LIO-Livox. And the feature extract moudle is implemented based on LIO-SAM.
面向大场景的LiDAR-IMU-RTK融合SLAM方法
针对激光雷达 (LiDAR)在大场景下同步定位与建图 (SLAM)存在易退化和稳健性不佳的问题,提出了一种融合LiDAR、惯性测量单元 (IMU)和实时动态差分定位设备 (RTK)这三种传感器观测值的SLAM算法.为获得准确的优化初值并减少误差,利用多普勒测速方式解算初始全局姿态,并完成多源信息的空间基准统一.为适应复杂场景的连续定位,设计了一种动态调整各自权重与优化模式的因子图优化框架,融合了激光雷达里程计帧间约束、IMU预积分因子和RTK全局约束.在RTK遮挡、 …
雷达与imu初始化:鲁棒且实时的雷达惯性初始化方法
2022年9月27日 · LiDAR_IMU_Init 是一个鲁棒的、实时的激光雷达与惯导系统的初始化方法。所提出的方法校准了 LiDAR 和 IMU 之间的时间偏移和外部参数,以及重力矢量和 IMU 偏差。 该方法不需要任何目标或额外的传感器、特定的结构化环境、先验环境点图或外部和时间偏移的初始值。
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