Kalibr標定相機和IMU
——Camera-IMU Calibration
基本情況
目的
我們進行camera-IMU標定的目的是爲了得到IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和相對時間延時t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有圖片信息和IMU數據的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪聲密度、隨機遊走；
4、target.yaml:標定目標板的參數
所以在進行camera-IMU 標定前，我們分別要對camera內參和IMU進行標定得到相應的camchain.yaml和IMU.yaml文件
輸出的結果
IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和重投影誤差（或者像素誤差，Pixel Error（像素誤差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素爲單位的重投影誤差的標準差。根據優化的準則我們知道重投影誤差越小，就說相機標定的精度越高）。
準備工作
提前準備好camchain.yaml（包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣）、IMU.yaml（包含IMU的噪聲密度、隨機遊走）、target.yaml（標定目標板的參數），並製作.bag文件。
相機內參標定
可以直接使用matlab的視覺工具箱進行標定，輸入文件爲20張及以上對標定板在不同角度拍攝的照片和標定板尺寸，具體步驟可以參考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
輸出結果爲相機內參、畸變係數、重投影誤差等。
.bag文件
內容
這是在連續時間獲得的拍攝標定版的圖像和IMU數據包，需要自己採集後再利用kalibr提供的一個工具去轉化成.bag包。.bag文件的具體內容是：標定需要的圖像以及相對應的imu數據。
圖片格式是：19位時間（精度爲ns，精度不夠可以補0）.png。
IMU文件格式是：19位時間戳（精確到ns，精度不夠可以補0），角速度，含重力的加速度
製作
輸入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是數據輸入路徑：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir後加上/.，在根目錄運行這個命令即可（在文件目錄下輸出會生成一個很小的bag文件），輸出的bag文件就在根目錄下。E_up文件夾結構如下，cam0裏面爲圖片：
其內文件結構應是這樣:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是製作好的bag文件。輸出默認在kalibr_bagcreater此時在的目錄下。
參考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag來查看生成的bag文件情況（包括圖片、IMU、時間數據等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 爲標定格每行個數
tagRows 爲標定格每列個數
tagSize 爲標定格二維碼邊長，單位m
參考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
標定步驟
將標定板打印出來，置於平穩，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相機與IMU位置相對固定，移動camera-IMU系統讓IMU三個軸都被激活（不能只有轉動，最好在轉動的同時移動，確保加速度計也有輸出）採集數據。參考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
當需要的四個文件都有時,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成標定。（5-45表示取的標定數據長度，開始部分數據和結束部分可能會有晃動，把它去除）在背後加上--time—calibration可以標定IMU相對於camera的延時。
標定結果
Timeshift表示的就是IMU相對於camera的延時；
重投影誤差，大部分在1說明很準確。一個數值代表差一個像素點。
參考文獻
相機-IMU標定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相機內參標定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件參數
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag製作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618
——Camera-IMU Calibration
基本情況
目的
我們進行camera-IMU標定的目的是爲了得到IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和相對時間延時t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有圖片信息和IMU數據的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪聲密度、隨機遊走；
4、target.yaml:標定目標板的參數
所以在進行camera-IMU 標定前，我們分別要對camera內參和IMU進行標定得到相應的camchain.yaml和IMU.yaml文件
輸出的結果
IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和重投影誤差（或者像素誤差，Pixel Error（像素誤差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素爲單位的重投影誤差的標準差。根據優化的準則我們知道重投影誤差越小，就說相機標定的精度越高）。
準備工作
提前準備好camchain.yaml（包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣）、IMU.yaml（包含IMU的噪聲密度、隨機遊走）、target.yaml（標定目標板的參數），並製作.bag文件。
相機內參標定
可以直接使用matlab的視覺工具箱進行標定，輸入文件爲20張及以上對標定板在不同角度拍攝的照片和標定板尺寸，具體步驟可以參考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
輸出結果爲相機內參、畸變係數、重投影誤差等。
.bag文件
內容
這是在連續時間獲得的拍攝標定版的圖像和IMU數據包，需要自己採集後再利用kalibr提供的一個工具去轉化成.bag包。.bag文件的具體內容是：標定需要的圖像以及相對應的imu數據。
圖片格式是：19位時間（精度爲ns，精度不夠可以補0）.png。
IMU文件格式是：19位時間戳（精確到ns，精度不夠可以補0），角速度，含重力的加速度
製作
輸入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是數據輸入路徑：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir後加上/.，在根目錄運行這個命令即可（在文件目錄下輸出會生成一個很小的bag文件），輸出的bag文件就在根目錄下。E_up文件夾結構如下，cam0裏面爲圖片：
其內文件結構應是這樣:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是製作好的bag文件。輸出默認在kalibr_bagcreater此時在的目錄下。
參考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag來查看生成的bag文件情況（包括圖片、IMU、時間數據等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 爲標定格每行個數
tagRows 爲標定格每列個數
tagSize 爲標定格二維碼邊長，單位m
參考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
標定步驟
將標定板打印出來，置於平穩，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相機與IMU位置相對固定，移動camera-IMU系統讓IMU三個軸都被激活（不能只有轉動，最好在轉動的同時移動，確保加速度計也有輸出）採集數據。參考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
當需要的四個文件都有時,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成標定。（5-45表示取的標定數據長度，開始部分數據和結束部分可能會有晃動，把它去除）在背後加上--time—calibration可以標定IMU相對於camera的延時。
標定結果
Timeshift表示的就是IMU相對於camera的延時；
重投影誤差，大部分在1說明很準確。一個數值代表差一個像素點。
參考文獻
相機-IMU標定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相機內參標定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件參數
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag製作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618
Kalibr標定相機和IMU
——Camera-IMU Calibration
基本情況
目的
我們進行camera-IMU標定的目的是爲了得到IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和相對時間延時t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有圖片信息和IMU數據的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪聲密度、隨機遊走；
4、target.yaml:標定目標板的參數
所以在進行camera-IMU 標定前，我們分別要對camera內參和IMU進行標定得到相應的camchain.yaml和IMU.yaml文件
輸出的結果
IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和重投影誤差（或者像素誤差，Pixel Error（像素誤差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素爲單位的重投影誤差的標準差。根據優化的準則我們知道重投影誤差越小，就說相機標定的精度越高）。
準備工作
提前準備好camchain.yaml（包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣）、IMU.yaml（包含IMU的噪聲密度、隨機遊走）、target.yaml（標定目標板的參數），並製作.bag文件。
相機內參標定
可以直接使用matlab的視覺工具箱進行標定，輸入文件爲20張及以上對標定板在不同角度拍攝的照片和標定板尺寸，具體步驟可以參考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
輸出結果爲相機內參、畸變係數、重投影誤差等。
.bag文件
內容
這是在連續時間獲得的拍攝標定版的圖像和IMU數據包，需要自己採集後再利用kalibr提供的一個工具去轉化成.bag包。.bag文件的具體內容是：標定需要的圖像以及相對應的imu數據。
圖片格式是：19位時間（精度爲ns，精度不夠可以補0）.png。
IMU文件格式是：19位時間戳（精確到ns，精度不夠可以補0），角速度，含重力的加速度
製作
輸入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是數據輸入路徑：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir後加上/.，在根目錄運行這個命令即可（在文件目錄下輸出會生成一個很小的bag文件），輸出的bag文件就在根目錄下。E_up文件夾結構如下，cam0裏面爲圖片：
其內文件結構應是這樣:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是製作好的bag文件。輸出默認在kalibr_bagcreater此時在的目錄下。
參考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag來查看生成的bag文件情況（包括圖片、IMU、時間數據等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 爲標定格每行個數
tagRows 爲標定格每列個數
tagSize 爲標定格二維碼邊長，單位m
參考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
標定步驟
將標定板打印出來，置於平穩，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相機與IMU位置相對固定，移動camera-IMU系統讓IMU三個軸都被激活（不能只有轉動，最好在轉動的同時移動，確保加速度計也有輸出）採集數據。參考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
當需要的四個文件都有時,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成標定。（5-45表示取的標定數據長度，開始部分數據和結束部分可能會有晃動，把它去除）在背後加上--time—calibration可以標定IMU相對於camera的延時。
標定結果
Timeshift表示的就是IMU相對於camera的延時；
重投影誤差，大部分在1說明很準確。一個數值代表差一個像素點。
參考文獻
相機-IMU標定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相機內參標定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件參數
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag製作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618
Kalibr標定相機和IMU
——Camera-IMU Calibration
基本情況
目的
我們進行camera-IMU標定的目的是爲了得到IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和相對時間延時t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有圖片信息和IMU數據的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪聲密度、隨機遊走；
4、target.yaml:標定目標板的參數
所以在進行camera-IMU 標定前，我們分別要對camera內參和IMU進行標定得到相應的camchain.yaml和IMU.yaml文件
輸出的結果
IMU和相機座標系的相對位姿矩陣T和重投影誤差（或者像素誤差，Pixel Error（像素誤差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素爲單位的重投影誤差的標準差。根據優化的準則我們知道重投影誤差越小，就說相機標定的精度越高）。
準備工作
提前準備好camchain.yaml（包含相機的內參、畸變參數的文件，如果是雙目的話，還包含兩個相機的位置轉換矩陣）、IMU.yaml（包含IMU的噪聲密度、隨機遊走）、target.yaml（標定目標板的參數），並製作.bag文件。
相機內參標定
可以直接使用matlab的視覺工具箱進行標定，輸入文件爲20張及以上對標定板在不同角度拍攝的照片和標定板尺寸，具體步驟可以參考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
輸出結果爲相機內參、畸變係數、重投影誤差等。
.bag文件
內容
這是在連續時間獲得的拍攝標定版的圖像和IMU數據包，需要自己採集後再利用kalibr提供的一個工具去轉化成.bag包。.bag文件的具體內容是：標定需要的圖像以及相對應的imu數據。
圖片格式是：19位時間（精度爲ns，精度不夠可以補0）.png。
IMU文件格式是：19位時間戳（精確到ns，精度不夠可以補0），角速度，含重力的加速度
製作
輸入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是數據輸入路徑：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir後加上/.，在根目錄運行這個命令即可（在文件目錄下輸出會生成一個很小的bag文件），輸出的bag文件就在根目錄下。E_up文件夾結構如下，cam0裏面爲圖片：
其內文件結構應是這樣:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是製作好的bag文件。輸出默認在kalibr_bagcreater此時在的目錄下。
參考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag來查看生成的bag文件情況（包括圖片、IMU、時間數據等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 爲標定格每行個數
tagRows 爲標定格每列個數
tagSize 爲標定格二維碼邊長，單位m
參考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
標定步驟
將標定板打印出來，置於平穩，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相機與IMU位置相對固定，移動camera-IMU系統讓IMU三個軸都被激活（不能只有轉動，最好在轉動的同時移動，確保加速度計也有輸出）採集數據。參考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
當需要的四個文件都有時,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成標定。（5-45表示取的標定數據長度，開始部分數據和結束部分可能會有晃動，把它去除）在背後加上--time—calibration可以標定IMU相對於camera的延時。
標定結果
Timeshift表示的就是IMU相對於camera的延時；
重投影誤差，大部分在1說明很準確。一個數值代表差一個像素點。
參考文獻
相機-IMU標定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相機內參標定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件參數
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag製作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618