激光与雷达

接下来为大家讲解激光雷达和相机设备的关系，以及激光与雷达涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、激光雷达-相机-IMU之间的标定算法与工具箱汇总
• 2、为什么都是tof原理,激光雷达和tof法的深度相机表现出的属
• 3、一文搞定相机和GPS的外参标定
• 4、值得注意:汽车激光雷达可能会对拍摄设备和人眼造成伤害
• 5、一文读懂TOF深度相机与激光雷达的区别

激光雷达-相机-IMU之间的标定算法与工具箱汇总

激光雷达-相机-IMU之间的标定是SLAM和自动驾驶领域的关键环节，决定了后续任务的精度与上限。本文将盘点常用的标定方法与工具箱，以助大家更好地了解和实践标定过程。首先，提及港大 LI 工具。

IMU在SLAM和自动驾驶领域的应用广泛，激光雷达（Lidar）-IMU之间的校准对于下游任务精度至关重要。以下盘点了Lidar-IMU-Camera之间的标定方法与工具箱，旨在优化多传感器融合。

港大 LI 工具：提供了一种鲁棒、实时的激光雷达惯性系统初始化方法，校准了激光雷达和IMU之间的时间偏移和外部参数，以及重力矢量和IMU偏差。该方法无需特定环境或外部参数，解决了关键校准问题。 ETH LI 工具：基于ROS框架，实现三维激光雷达和六自由度姿态传感器之间的简单校准。

以相机和IMU为例，该方法推导了估计器，实现了高精度的空间位移和时间偏移估计。1 另一种多传感器时空标定的通用方法，利用连续时间批量估计，处于最大似然估计的理论框架内。该方法具有高可重复性和准确性，能够将空间位移估计至毫米精度，时间偏移估计至最快测量间隔的微小部分。

为什么都是tof原理,激光雷达和tof法的深度相机表现出的属

1、首先，激光雷达在设计上通常具有更高的测量精度。它们使用窄脉冲激光束进行精确的时间测量，能够提供毫米级别的距离分辨率。此外，激光雷达系统往往配置有专门的硬件和算法，以应对复杂环境下的目标追踪和障碍物检测，使得在自动驾驶、无人机导航等领域表现出卓越性能。

2、激光雷达与TOF深度相机的概念与原理激光雷达，又名光学雷达，通过激光测距实现环境感知，其原理类似雷达。TOF深度相机，也称3D TOF相机，是TOF测距原理在3D领域的应用，通过测量光脉冲发射和反射的时间差，获取物体的深度信息。

3、深度相机（TOF）的工作原理是基于飞行时间测距，它通过发送光脉冲并测量返回信号的时间来确定目标物体的距离。这种技术与3D激光传感器相似，但TOF相机能同时获取整个图像的深度信息，而非逐点扫描。TOF相机由照射单元、光学透镜、成像传感器、控制单元和计算单元组成。

一文搞定相机和GPS的外参标定

1、首先，确保相机内参已校准，相机与激光雷达固定，通过***集旋转轨迹（如四边形运动）收集数据。使用ORB-SLAM3或VINS等算法获取相机的SLAM轨迹，根据时间戳匹配相应的GPS数据，注意航向角插值处理。将GPS数据转换至东北天坐标系，并将首帧定位为正北。然后，利用Eigen：umeyama函数进行对齐。

2、相机外参则涉及其在空间中的位置和方向，包括旋转矩阵R和平移向量T。外参矩阵通常是一个3x4的矩阵，其最后一行是[0 0 0 1]，代表齐次坐标系统。这个系统描述了从世界坐标系到相机坐标系，再到图像平面的过程，其中包括多个坐标系之间的转换。相机标定的理论基础建立在这些参数的理解之上。

3、进行标定后，可以使用cvcalibrateCamera函数获取关键参数。其中，ret表示重投影误差，mtx为内参数矩阵，dist包含畸变参数用于去畸变处理。同时，rvecs和tvecs表示外参数，即相机坐标与世界坐标系之间的相对位置关系。标定过程中，内参描述了相机自身的属性，而畸变参数则用于矫正图像畸变。

4、传感器标定可以分为内参标定和外参标定。内参标定主要针对传感器自身特性，通过建立误差模型，获取传感器特性参数，消除传感器本身的测量误差。而外参标定则关注传感器在车辆坐标系下的位置和姿态，通过获取各种先验信息，确定传感器相对于车辆的位置。

5、软件D2C参数则生成一个类似flash.bin的文件，通过SDK接口在平台端执行D2C对齐动作。在标定过程中，通常会涉及拍摄不同姿态下的IR图和RGB图，然后调用算法库获取内外参文件，并将这些文件写入到产品的Flash中。这种方式的实现可能较为复杂，需要消耗客户端的CPU资源。

6、摄像机 外参（Camera Extrinsics） 矩阵：其中， R是旋转矩阵，t是平移向量.相机标定（或摄像机标定）：一句话就是世界坐标到像素坐标的映射，其中世界坐标是人为定义的。相机标定的目的是确定相机的一些参数的值。

值得注意:汽车激光雷达可能会对拍摄设备和人眼造成伤害

1、易车讯 近日，一位博主在拍摄汽车***时，在接近激光雷达时发现画面中出现绿线，原因是激光将设备的传感器烧坏。虽然激光雷达以及激光对人眼和拍摄设备有伤害的可能性并非新闻，易车还是再次提醒大家：汽车的激光雷达有可能会对拍摄设备造成伤害。此外，为了人身安全，也不要直视激光雷达。

2、目前车载激光雷达的摄像头的安全等级都是CLASS 1，这也就是说，车载激光雷达的功率对人眼都很安全，但是也不建议盯着看。

3、然而这也带来了一个问题，就是一颗905nm激光雷达功率对人体没有伤害，但多颗激光雷达叠加后就不好说了，毕竟从扫描原理来看，多激光雷达都会有重叠扫描区域，如果人眼恰好处于该区域，且双激光雷达正好同时聚焦到了人眼，那么功率是可能损伤人眼的。

一文读懂TOF深度相机与激光雷达的区别

TOF深度相机与3D激光雷达的区别3D激光雷达侧重于三维空间捕捉，而TOF深度相机是3D TOF测距技术在消费电子等领域的应用，精度和稳定性各有侧重。 TOF深度相机的分类及技术细节TOF深度相机分为iTOF和dTOF，其中iTOF成本较低且产业链成熟，如Pulse iTOF和CW iTOF，各有优缺点。

另一个关键区别在于，激光雷达和TOF相机在数据处理和计算资源的需求上存在差异。激光雷达系统由于其高性能和高精度，往往需要复杂的算法和大量的计算能力，适用于需要实时高精度定位和环境感知的场合。而TOF相机则在计算资源要求上更为宽松，能够满足更多低功耗、低成本的应用场景。

原理不同、应用不同。原理不同：TOF是给目标物体发送一束光，检测返回的光信号，计算光线发射和反射时间差或相位差来计算目标物体距离。激光雷达是利用激光器发射激光束，对目标物体进行照射，检测反射回来的激光信号，计算出目标物体的距离、方向、速度、姿态等数据信息。

TOF相机是通过测量光线发射和反射的时间来测量物体距离的设备。TOF相机的价格较低，适用于短距离测量，如人脸识别、手势识别等应用场景。立体视觉 立体视觉是通过多幅图像来计算物体深度的方法。立体视觉的基本原理是，同一物体在不同角度下的图像会有些许差异，这些差异被称为视差。

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