Autoware 標定工具 Calibration Tool Kit 聯合標定 Robosense-16 和 ZED 相機！

一、安裝 Autoware & ZED 內參標定 & 外參標定準備

之前的這篇文章：Autoware 進行 Robosense-16 線雷達與 ZED 雙目相機聯合標定！ 記錄了我用 Autoware 標定相機和雷達的過程，雖然用的不是 Calibration Tool Kit 工具，但是博客裏面的以下章節也適用本次的 Calibration Tool Kit ：

• 一、編譯安裝 Autoware-1.10.0


• 二、標定 ZED 相機內參


• 3.1 聯合標定準備

如果你是第一次看這篇 Calibration Tool Kit 聯合標定的博客，建議先按照之前的博客安裝 Autoware、標定 ZED 內參和做好外參標定的準備（標定板，錄製標定包等），最好用上篇博客的方法標定一次。

這篇博客我就直接開始介紹使用 Calibration Tool Kit 標定雷達和相機外參的過程！

二、Calibration Tool Kit 聯合標定雷達和 ZED 相機

2.1 啟動 Autoware

先啟動 Autoware-1.10.0，啟動過程中可能需要輸入 root 密碼：

# 1. 進入 autoware 的 ros 目錄下
 cd autoware-1.10.0/ros
 
 # 2. source 環境，zsh 或 bash
 source devel/setup.zsh[.bash]
 
 # 3. 啟動主界面
 ./run
 

切換到 Sensing 選項卡：

2.2 回放雷達相機 Bag

這裏回放時需要更改雷達的話題為 /points_raw，因為這個工具訂閱的雷達主題是固定的：

rosbag play --pause xxx.bag /rslidar_points:=/points_raw
 

我用的 Robosense 雷達，發布的話題是 rslidar_points，這個回放默認暫停，防止跑掉數據，按空格繼續或暫停。

2.3 啟動 Calibration Tool Kit

點擊 Calibration Tool Kit 啟動標定工具：

選擇圖像輸入話題，我只用的 ZED 的左圖像話題，如果沒有相機話題，確保前面你已經回放了 bag，選擇好了點擊 OK 確定：

選擇標定類型為相機到 velodyne 雷達的標定（對 Robosense 雷達也適用，只不過需要更改點雲的發布話題），點擊 OK 確定：

進入標定主界面 MainWindow：

配置標定板棋盤格參數：

• Pattern Size(m)：標定板中每個格子的邊長，單位 m，我的標定板每個格子長 0.025 m


• Pattern Number：標定板長X寬的單元格數量 - 1，我的標定板是長有 12 個格子，寬有 9 個，所以填 11x8，減一是因為標定檢測的是內部角點

設置好了后，重啟 Calibration Tool Kit，點擊左上角 Load 導入第一步標定的相機內參 YAML 文件，但是這個工具只能導入 YML 格式的文件：

因此需要把前面的內參標定文件拷貝一份，修改格式為 yml 即可，YAML 和 YML 其實是一樣的：

修改好了之後，再點擊 Load 加載 yml 格式的內參文件即可：

選擇不加載相機和雷達的標定數據，因為我是直接回放 Bag 標定：

到這裏都設置好了，下面開始外參標定過程！

2.4 標定過程

打開回放 bag 終端，按空格繼續回放數據，主界面會显示相機圖像：

但是右邊的點雲窗口沒有显示數據，需要我們調整視角才可以，視角的調整方法如下（文末有個 pdf 專門介紹）：

簡單解釋下，建議直接操作，很容易：

• 移動點雲：上下左右方向鍵、PgUp、PgDn


• 旋轉點雲：a、d、w、s、q、e


• 切換模式：数字 1 和数字 2


• 視角縮放：減號縮小、加號放大


• 點雲大小：o 鍵使用小點雲、p 使用大點雲


• 改變點雲窗口背景顏色：b

我使用的使用直接按数字 2 切換模式就能看到點雲了，其實這些模式我也不是很懂。。。：

如果需要更換背景，按 b 鍵改變為大致灰色即可：

我這裏就不改背景了，黑色也挺好看出點雲的，然後使用上面的視角操作方法，把點雲中的標定板放大到中心位置：

之後點擊右上角的 Grab 捕獲當前幀的圖像和點雲，使用 - 和 + 縮放視角：

如果你點擊 grab 沒反應很正常，可能是棋盤格離得太遠或者模糊了，你多試幾個位置應該就能捕獲到，我回放一個 Bag 也就捕獲了 9 張左右。

然後把鼠標放到右下角捕獲的點雲窗口，選擇一個棋盤格的中心位置區域，關於這個區域的選擇，我是參考這個標定工具的文檔例子（文末有鏈接）選擇的，大概就是標定板的中心位置選擇一個圓形的區域，盡量保證向外側的平面法向量垂直於標定板平面：

鼠標左鍵點擊選擇，右鍵點擊取消，我的選擇如下，可以參考：

然後重複以上步驟，不斷回放暫停，Grab 捕獲單幀圖像和點雲（多選一些），選擇點雲區域，直到回放結束，接着就可以點擊右上角的「Calibrate」按鈕計算外參矩陣（左上角显示），然後再點擊「Project」查看標定效果：

切換左下方的單幀圖片和點雲窗口，捕獲的每一幀圖像和點雲都可以看到對齊效果，另外左邊也能看到標定的誤差，當然是越小越好，我目前的標定效果一般般，後續打算再標幾次。

標定好之後，點擊左上角「save」保存外參矩陣即可，文件名建議帶上時間戳方便識別：

最後的外參數文件如下，這個文件包含了相機內參和相機到雷達的外參：

以上就是我的雷達相機聯合標定過程！希望能幫助正在標定雷達和相機的同學 ^_^！

三、標定結果測試

可以直接用之前博客 Autoware 進行 Robosense-16 線雷達與 ZED 雙目相機聯合標定！ 中的「四、標定結果測試」一節介紹的步驟來測試融合效果：

前幾天我把 ROS 的點雲和圖像的融合節點也調試好了，所以直接在程序裏面加載了外參矩陣，然後做了個初步的融合，效果如下：

我也錄了個融合視頻，可以看看：B 站：Robosense-16 雷達與 ZED 相機數據融合。

五、標定資源

以下是我標定過程中收集的一些好的資料，這裏也分享給大家：

• 標定工具的使用文檔在這裏：CalibrationToolkit_Manual.pdf


• 這裏還有個視頻，有條件的同學可以看看：Yutobe：Autoware 標定相機和雷達

另外 ROS 融合節點的程序我還在完善中，建議關注我的 Github 項目，後續會上傳節點代碼：AI-Notes: lidar_camera_fusion，如果標定遇到問題，可以公眾號後台給我發消息，或者直接在博客平台留言，我看到會儘快回復的，不過公眾號應該回復的快些，哈哈 ：）

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