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センサーを調整する#

概要#

Autoware は、知覚、位置特定、計画スタックへの入力として複数のセンサーが車両に取り付けられることを期待しています。 Autoware は、フュージョン技術を使用して、複数のセンサーからの情報を結合します。 これを効果的に機能させるには、 すべてのセンサーを適切にキャリブレーションして座標系を揃える必要があり、センサーの位置を urdf ファイル (sample_sensor_kitなど) または tf 起動ファイルのいずれかを使用して定義する必要があります。 このドキュメントでは、 キャリブレーション プロセス用のTIER IV のCalibrationToolsリポジトリについて説明します。 このツールのインストールと使用方法については、 STIER IV の CalibrationTools のページを参照してください。

他のキャリブレーション パッケージとメソッドを確認したい場合は、次のパッケージをチェックアウトできます。

チェックアウトできるその他のパッケージ#

カメラのキャリブレーション#

固有の校正#

ライダー間のキャリブレーション#

Autocore の Lidar-lidarキャリブレーション ツール#

AutoCoreによって提供されるGitHub の LL-Calibは、オンライン/オフラインの 3D LiDAR 間キャリブレーション用の軽量ツールキットです。これは、ローカル マッピングと"GICP"手法に基づいて、メイン LIDAR とサブ LIDAR 間の関係を導き出します。ツールの使用方法、トラブルシューティングのヒント、および rosbag の例に関する情報は、上記のリンクで参照できます。

Lidar-カメラキャリブレーション#

MathWorks によって開発された Lidar Camera Calibrator アプリを使用すると、LIDAR センサーとカメラ間の剛体変換を対話的に推定できます。

https://ww2.mathworks.cn/help/lidar/ug/get-started-lidar-camera-calibrator.html

SensorsCalibration toolbox v0.1: Lidar カメラ キャリブレーション用のもう 1 つのオープン ソース メソッド。 これは、自動キャリブレーションと手動キャリブレーションを含む、LiDAR からカメラへのキャリブレーションのプロジェクトです

https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration/blob/master/lidar2camera/README.md

AutoCoreによって開発された、Lidar カメラ キャリブレーション用の使いやすい軽量ツールキットが提案されています。わずか 3 つのステップで、完全自動キャリブレーションが実行されます。

https://github.com/autocore-ai/calibration_tools/tree/main/lidar-cam-calib-related

Lidar-IMUキャリブレーション#

中国の浙江大学のAPRIL Labによって開発されたLI-Calib キャリブレーション ツールは、連続時間バッチ最適化に基づいて、6DoF 剛体変換と 3D LiDAR と IMU の間の時間オフセットをキャリブレーションするためのツールキットです。 IMU ベースのコストと LiDAR のポイントからサーフェル (サーフェル = 表面要素) までの距離が同時に最小化されるため、一般的なシナリオでキャリブレーションの問題が十分に制約されます。

AutoCoreは、オリジナルの LI-Calib ツールをフォークし、より一般的な用途のために Lidar 入力を上書きしました。このツールの使用方法、トラブルシューティングのヒント、および rosbag の例に関する情報は、GitHub の LI-Calib フォークで見つけることができます。