镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站(https://developer.aliyun.com/mirror/?utm_content=g_1000303593)kalibr标定板（棋盘格）用师兄的（长这样）!file(https://s2.51cto.com/images/blog/202207/26150135_62df914f7ff5570569.png?xossprocess
原创
2022-07-26 15:06:13
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在这里对从零手写VIO的第二次作业进行总结：IMU代码仿真，使用使用Allen方差工具标定IMU imu_utils或kalibr_allan
原创
2021-11-30 14:40:24
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一、部署kalibr环境(docker)步骤：参考链接：Installation · ethz-asl/kalibr Wiki · GitHub部署kalibr步骤如下：1.拉取镜像2.创建container3.进入containerdocker start $containerID
docker attach $containerID运行以后即可进入container内部二、制作自己的标定数据
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2023-07-25 23:17:13
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kalibr源码-相机标定入口前言一、主函数入口二、main（）函数解析 前言学习kalibr源码还是要从整体的函数入口开始，相机标定相关的入口在aslam_offline_calibration下的kalibr中的kalibr_calibrate_cameras中提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、主函数入口如图，这里就是python的主函数入口，我们发现调用了一个名为main的
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2024-02-23 13:30:28
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https://github.com/ethz-asl/kalibr1.安装Kalibr 提供两种使用方式。第一种为CDE下直接使用，作者将所需的库文件打包好，省去了配置dependency的步骤，可以直接从https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/downloads下载， 注意需要科学浏览。下载之后直接用./cde-exec+命令 即可使用对应的工具。例如如
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2024-10-28 22:44:50
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Kalibr源码学习(一): 重投影误差给自己挖一个大坑, 从标定结果来学习Kalibr的标定源码, 这里基本以KB模型为例, 也就是标定时, kalibr的模型设定为 --model pinhole-equi , 这里以重投影误差开始,希望能坚持;重投影误差标定结果首先以重投影误差的txt文档的结果开始, 可以看到上面的标定结果中, 重投影误差显示为 reprojection error: [-
联合标定Android手机的IMU和Camera数据联合标定Android手机的IMU和Camera数据手机与PC通信安装Kalibr标定相机标定IMU相机IMU联合标定 联合标定Android手机的IMU和Camera数据通过局域网实现安卓手机和ROS的通讯，进一步通过Kalibr工具实现手机IMU和相机的联合标定。手机与PC通信基于ROS下的信息发布和订阅，手机和PC在一个局域网下进行信息（
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2023-11-30 18:17:03
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作者丨Bjergsen@知乎编辑丨3D视觉工坊在vio系统中，camera-imu间内外参精确与否对整个定位精度起着重要的作用。所以良好的标定结果是定位系统的前提工作。目前标定算法主要分为离线和在线标定，离线标定以kalibr为代表，能够标定camera内参、camera-imu之间位移旋转、时间延时以及imu自身的刻度系数、非正交性等。本文基于kalibr[2]整体框架，介绍标定算法原理。相机投
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2022-10-05 08:21:57
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解析之后：对比了下opencv，matalb、kalibr的双目校正程序；opencv的优势在于畸变参数支持比较多，应用性比较好，对于单目而言结果比较准，劣势在于双目的R,T存在问题。matlab在于其是鼻祖，opencv的函数都是迁移的matlab中的，可视化效果非常好，缺点在于代码封闭，我是没找到相关的.m文件，不知道其是如何实现的。kalibr中双目R t是先标定单目，然后初始化基线，再优化
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2024-04-05 13:39:52
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在vio系统中，camera-imu间内外参精确与否对整个定位精度起着重要的作用。所以良好的标定结果是定位系统的前提工作。目前标定算法主要分为离线和在线标定，离线标定以kalibr为代表，能够标定camera内参、camera-imu之间位移旋转、时间延时以及imu自身的刻度系数、非正交性等。本文基于kalibr[2]整体框架，介绍标定算法原理。相机投影模型这里以常用的针孔相机投影为例，而畸变模型
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2024-02-09 15:27:18
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一、安装kalibr1、安装依赖项所有 Ubuntu 版本的通用要求如下：sudo apt-get install -y \
git wget autoconf automake nano \
libeigen3-dev libboost-all-dev libsuitesparse-dev \
doxygen libopencv-dev \
libpoco-dev
最近在看kalibr源码，看到标定两个imu的time offset 用了这么一个函数#get the time shift
# 用互相关来获得time shift，参考我的博客
# full表示返回全部比较结果，前面(np.size(absoluteOmega()) - 1)无效
corr = np.correlate(referenceAbsoluteOmega(),
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2023-11-29 16:53:15
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imu噪声的建模理解前言一、IMU噪声模型简述二、两篇文档中关于imu噪声模型的描述三、Allan standard deviation (AD)读取imu内参 前言参考An introduction to inertial navigation 加深对 kalibr中的imu noise model的理解。一、IMU噪声模型简述imu的噪声模型可由下式表示： m表示的是imu的测量值measu
Allen方差标定法几种imu标定工具kalibr_allan：可以标定noise和random walk imu_utils：无法标定bias噪声(random walk)imu_tk：IMU需要标定的参数主要是确定性误差和随机误差，确定性误差主要标定bias，scale和misalignment，随机误差主要标定noise和random walk，imu_tk 是用于求取确定性误差的开源工具。
相机标定作为t265而言，虽然官方提供了标定的出厂内参rs-enumerate-devices -c可以获得，但是我们在vins和orbslam中仍然有可能需要自己标定数据，这里给出教程。首先我们要明确适用的模型，一般普通相机小孔模型即可，而鱼眼镜头则是适用KB4(Kannala-Brandt Camera Model)或者Mei模型目前可以用kalibr或者vins-fusion
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2023-02-05 10:27:05
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作者丨吃饭机编辑丨3D视觉工坊前言在介绍其他相机模型之前，可以先看一下kalibr支持标定的相机模型，这里的相机模型一共有4种，针孔相机模型，全景相机模型，Double sphere相机模型还有EUCM。其中EUCM已经在前一篇已经介绍过了，下面开始介绍另外几种。pinhole camera model3D点首先被投影到单位球上，之后单位球上的点在以偏离z轴 大小为中心的通过
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2022-10-11 19:53:46
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0 概述硬件：Realsense D435i（含imu）、AprilTag或棋盘格标定板（本文均使用棋盘格）说明：本文非手把手教你如何教程，需要一定的ROS基础和D435i相机调试基础，当然玩过其他相机也可以。写作过程参考了部分作者成果，如有侵权，请联系删除。标定主要包括四部分内容：为什么要做相机标定利用Kalibr对D435i进行相机标定、相机-imu标定利用opencv对D435i的RGB相机
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2024-05-21 12:21:43
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使用的标定工具总共包含两个，一个是苏黎士联邦理工的Kalibr工具，可以标定相机内参及相机-IMU外参，另外一个是港科大的imu_utils,可以标定IMU内参，我们先标定IMU内参，再标定相机内参，最后联合标定，得到相机-IMU的外参。一、IMU标定1.修改rs_camera.launch部分参数使得IMU数据同步：找到realsense-ros工作环境文件夹中的rs_camera.
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2024-03-11 15:14:32
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