激光雷达-相机联合标定
lidar_camera_calibration
机器人
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🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
ROS package to find a rigid-body transformation between a LiDAR and a camera for "LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D P
这是一个基于3D-3D点对应关系的激光雷达与相机联合标定开源项目，由Ankit Dhall等人开发并发布在GitHub上。项目核心功能是通过寻找旋转矩阵和平移向量，将激光雷达坐标系中的点精确变换到相机坐标系中，实现两种传感器的空间对齐。它支持Hesai和Velodyne两种主流激光雷达硬件，同时兼容单目和双目相机系统。
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项目特点
支持多种 LiDAR 硬件（Hesai、Velodyne）和相机类型（单目、立体）
基于 3D-3D 点对应的高精度刚体变换估计
提供交互式标记工具，用户可在点云中绘制四边形以提取板边缘点
支持多次迭代运行并自动平均结果，提高标定稳定性
兼容 ROS Kinetic、Melodic、Noetic 和 ROS2 Humble
提供点云融合脚本，可融合多个相机的点云数据
技术规格
| 标定方法 | 3D-3D 点对应（LiDAR 点云边缘点 vs ArUco 标记板角点） |
|---|---|
| 输出 | 旋转矩阵 (3x3) + 平移向量 (3x1) |
| 支持 LiDAR | Velodyne (类型0)、Hesai-Pandar40P (类型1) |
| 支持相机 | 单目、立体 |
| ROS 版本 | Kinetic、Melodic、Noetic、Humble |
| 依赖 | ROS、PCL、OpenCV、aruco_mapping 包 |
| 配置文件 | config_file.txt、marker_coordinates.txt、lidar_camera_calibration.yaml |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| LiDAR (Velodyne/Hesai) | 1 | — | 根据硬件选择 |
| 相机 (单目/立体) | 1 | — | 支持多种型号 |
| 平面硬纸板 | 2+ | — | 用于粘贴 ArUco 标记 |
| ArUco 标记 | 2+ | — | 打印在纸上，粘贴到板面 |
| 相机/LiDAR 安装支架 | 1套 | — | 固定传感器相对位置 |
能力画像
⚪ 记忆与知识检索: 1/5
🔵 逻辑推演: 3/5
⚪ 表达与交流: 1/5
⚪ 感知与观察: 2/5
🔵 数理与计算: 4/5
🔵 动手与操作: 3/5
⚪ 狂热与坚持: 2/5
⚪ 创造与创新: 2/5
项目图库
视频
所需技能
🔧 **动手能力**：需要搭建传感器支架，粘贴 ArUco 标记板，并手动在点云中绘制四边形进行标记。
💻 **编程能力**：需要熟悉 ROS 环境配置、launch 文件修改、配置文件编辑（文本格式），以及基本的 Linux 命令行操作。
⚡ **电子电路**：需要连接 LiDAR 和相机到计算机，确保电源和数据传输正常。
适用场景
自动驾驶车辆的多传感器标定（LiDAR + 相机）
机器人导航中的传感器融合
三维重建和点云融合项目
学术研究中的传感器外参标定实验