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#
- Navigation2は、カメラの内部キャリブレーションに関する優れたチュートリアルを提供します。
- AutoCoreは軽量ツールを提供します。
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。