一、安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备 之前的这篇文章:Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定! 记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程,虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具,但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool Kit : 一、编
项目要标定雷达和相机,这里记录下我标定过程,用的速腾 Robosense - 16 线雷达和 ZED 双目相机。 一、编译安装 Autoware-1.10.0 我没有安装最新版本的 Autoware,因为新版本不带雷达和相机的标定工具,我安装的是 1.10.0 版本! 1.1 下载 Autoware-1.10.0 源码 不建议官方的 git check 安装方式,因为不熟悉 git 可能会
项目需要融合雷达和相机,所以要做联合标定,记录下收集的标定方法。 一、总体标定步骤 标定就是找到雷达到相机的空间转换关系,在不同的坐标系之间转换需要旋转矩阵 R 和平移矩阵 T,为后续的雷达和相机数据融合做准备: Camera-LIDAR 联合标定分为 2 步: 相机内参标定 雷达相机外参标定 相机内参标定方法 ROS Camera Calibration Tools SLAM之相机标定
构建语义地图时,最开始用的是 octomap_server,后面换成了 semantic_slam: octomap_generator,不过还是整理下之前的学习笔记。 一、增量构建八叉树地图步骤 为了能够让 octomap_server 建图包实现增量式的地图构建,需要以下 2 个步骤: 1.1 配置 launch 启动参数 这 3 个参数是建图必备: 地图分辨率 resolution
在 ROS 系统中,可以使用 bag 文件来保存和恢复系统的运行状态,比如录制雷达和相机话题的 bag 包,然后回放用来进行联合外参标定。 这里记录下我学习官方的 rosbag 教程的笔记:ROS rosbag 我常用的几个操作 虽然命令很多,但是我目前在工作中常用的命令就如下几个: 1. 录包 录制所有话题: rosbag record -a 录制指定话题,设置 bag 包名: rosb
项目要用到八叉树库 Octomap 来构建地图,这里记录下安装、可视化,并启用带颜色的 Octomap 的过程。 一、Apt 安装 Octomap 库 如果你不需要修改源码,可以直接安装编译好的 octomap 库,记得把 ROS 版本「kinetic」替换成你用的: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap* 上面这一行命令等价于安装以下的 octoma
一、输出「??」 项目调试一个节点,打印 ROS 信息时发现设置的节点名称都是问号: ROS_INFO("[%s]: camera_extrinsic_mat", kNodeName); 看了下代码发现是自己把节点名称设置为 const,但是没有正确初始化 const 变量,导致输出了「??」,C++ 语法都忘记了,太菜了,以下是第一种初始化 const 的方法: // 1. 先在类中定义 p
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