/고문량 /imu_utils
프로그램을 실행하기 전에 시작된 주제 및 기타 매개변수를 수정합니다.
시작 파일에서 다음을 수행합니다.
Max_time_min: IMU 데이터를 수집하는 데 걸리는 시간, 길수록 좋습니다. 단위는 분입니다.
Max _ cluster:Allan 분산의 클러스터는 imu_utils 의 시작 파일에 100 이고, 나는 일반적으로 100 으로 설정됩니다.
명령을 실행합니다
소스 ~/kalibr _ workspace/devel/setup.bash
주의 더하기/. Dataset-dir 이후 루트 디렉토리에서만 이 명령을 실행하고 (파일 디렉토리에 출력하면 작은 패키지 파일이 생성됨), 내보낸 패키지 파일은 루트 디렉토리에 있습니다.
가방을 하나 만들다
교정 명령 실행
-show-extraction 옵션을 켜서 보정 중 모서리 체크가 양호한 상태인지 확인합니다.
구석 투영에 심각한 오류가 있음을 발견했습니다.
모서리 투영은 계산된 카메라 행렬을 사용하여 투영된 구석을 표시하는 이론적 위치입니다.
이론적 코너와 실제 코너의 차이를 보여주기 위해서이기도 합니다.
재투영 오류 최소화는 일반적으로 카메라 교정에서 대상 함수로 사용됩니다.
그런 다음 lakibr 의 카메라 보정을 사용하여 모듈을 다시 보정하면 결과 재투영이 더 정확해집니다.
적절한 카메라 모델과 왜곡 모델을 선택하십시오.
카메라 모델 및 왜곡 모델:/okasy/article/details/90665534 # T7
재투영 오차는 0. 1~0.2 이내로 교정 결과가 양호하다. 카메라를 보정한 후 오른쪽 그림의 범위는 1 에서 1 사이입니다. 이것은 교정 효과가 좋지 않습니까? 어떻게 해결합니까?
오차 범위가 1 에 가까우면 효과가 좋지 않을 것이다.
블로거, 교정 오차가 큰 이유는 무엇입니까?
Dymymao, 9 개월 전, 안녕하세요, 4 층 블로거. 쌍안 극선 정렬 cv::stereoRectify 는 일반적으로 쌍안 사용자가 만든 건가요? 이때 쌍안 보정 이미지와 IMU 를 kalibr 에 넣어 Tic 를 교정해야 하는지, 아니면 TIC 를 먼저 정한 다음 쌍안 극선 정렬로 Ric = Ric'Rl； 을 조정해야 한다. 이 두 가지 방법 중 어느 것이 더 좋습니까? 패키지 응답
화이트초콜릿도 디미마로 돌아온다.
둘 다 가능하지만 사용 방법에 주의해야 합니다. 일반적으로 사람들은 왜곡되지 않은 이미지와 IMU 를 사용하여 외부 매개변수를 교정합니다. 이때 보정된 외부 매개변수는 보정된 이미지를 VIO 하는 데 사용할 수 없습니다. Rectify 의 이미지는 왜곡 이미지에 약간의 회전을 추가합니다. 즉, 왜곡 이미지와 IMU 사이의 외부 매개변수는 rectify 이미지와 IMU 사이의 외부 매개변수와 다릅니다.
화이트초콜릿에 대한 Dymymao 의 대답도 이상화됐다
Tic' 가 왜곡 이미지와 IMU 에서 보정된 경우 쌍안 교정의 왼쪽 눈 회전은 RCC'->; Tcc', 그럼 TIC = TIC' TCC' t 쌍안 VIO. 제가 제대로 이해했나요? 또한, kalibr 의 다중 카메라 보정으로 쌍안 매개변수를 측정하는 것이 opencv 인터페이스를 직접 사용하는 stereoCalibrate 보다 훨씬 낫지 않습니까?
화이트초콜릿도 디미마로 돌아온다.
Tcc' 는 변환이 0 인 회전 행렬에 불과하다고 할 수 있습니다. 이전에 opencv 와 kalibra 로 카메라를 교정한 적이 있습니다. 내 교정 과정에서 kalibra 의 교정 결과가 확실히 더 좋았는데, 물론 이것은 내가 데이터를 수집하는 방식과 관련이 있을 수 있다. 어쨌든 kalibra 는 opencv 교정보다 유리합니다. 예를 들어, kalibra 는 apriltag 타블렛을 사용합니다. Apriltag 타블렛은 각 마킹 그리드에 id 를 부여하여 카메라가 타블렛의 일부만 캡처하여 보정을 완료할 수 있도록 하며, 카메라의 이동은 더욱 자유롭고 편리할 수 있습니다.
IMU 잡음 모델: 0 기반 IMU 상태 모델 유도
IMU 보정 IMU 보정 및 자세 융합-신석크 서목 블로그 -CSDN 블로그