多激光雷达全球导航卫星系统(Multiple-LiDAR GNSS)校准指南¶
欢迎使用多激光雷达全球导航卫星系统校准工具。本指南将向您展示如何成功校准多个LiDAR的步骤。
内容¶
概述
准备
使用校准工具
结果与验证
概述¶
在许多自动驾驶任务，如HDMap的制作，多个激光雷达扫描结果需要注册在一个统一的坐标系统。在这种情况下，需要对多个LIDARs的外部参数进行仔细校准。为了解决这个问题，开发了多激光雷达GNSS校准工具。
准备¶
下载校准工具，并将文件提取到\(APOLLO_HOME/modules /calibration。\)APOLLO_HOME是APOLLO repository的根目录。 根据Apollo 1.5提供的校准指南选择校准位置。 确保GNSS处于良好状态。为了验证这一点，使用‘rostopic echo /apollo/sensor/gnss/best_pose’并检查关键词latitude_std_dev, longitude_std_dev 和height_std_dev后的数量，偏差越小，校准质量越好。 我们强烈建议在偏差小于0.02时校准传感器。
使用校准工具¶
记录校准数据¶
当LIDARS和GNSS准备就绪时，使用/apollo/modules/calibration/multi_lidar_gnss/record.sh记录校准数据。请注意，此脚本仅用于记录velodyne HDL64 和VLP16。为了其他目的，需要修改这个脚本，或者只需要使用rosbag record来做同样的事情。通常，2分钟的数据长度就足够了。在数据捕获之后，运行/apollo/modules/calibration/multi_lidar_gnss/calibrate.sh校准传感器。脚本由以下两个步骤组成。
出口数据¶
一旦校准包被记录，使用/apollo/modules/calibration/exporter/export_msgs –config /apollo/modules/calibration/exporter/conf/export_config.yaml获得传感器数据。exporter的唯一输入是一个YAML配置文件，如下所示。
bag_path: "/apollo/data/bag/calibration/" # The path where the calibration bag is placed.
dump_dir: "/apollo/data/bag/calibration/export/" # The path where the sensor data will be placed using exporter
topics:
- /apollo/sensor/gnss/odometry: # Odometry topic name
type: ApolloOdometry # Odometry type
- /apollo/sensor/velodyne16/PointCloud2: # vlp16 topic name
type: PointCloud2 # vlp16 type
- /apollo/sensor/velodyne64/PointCloud2: # hdl64 topic name
type: PointCloud2 # hdl64 type
如果将新topic按如下的规则添加到文件中，也可以导出PointCloud2 types的其他topic。
- TOPIC_NAME: # topic name
type: PointCloud2
到目前为止，我们只支持ApolloOdometry和PointCloud2。
运行校准工具¶
如果输出所有传感器数据，运行/apollo/modules/calibration/lidar_gnss_calibrator/multi_lidar_gnss_calibrator –config /apollo/modules/calibration/lidar_gnss_calibrator/conf/multi_lidar_gnss_calibrator_config.yaml将得到结果。该工具的输入是一个YAML配置文件，如下所示。
# multi-LiDAR-GNSS calibration configurations
data:
odometry: "/apollo/data/bag/calibration/export/multi_lidar_gnss/_apollo_sensor_gnss_odometry/odometry"
lidars:
- velodyne16:
path: "/apollo/data/bag/calibration/export/multi_lidar_gnss/_apollo_sensor_velodyne16_PointCloud2/"
- velodyne64:
path: "/apollo/data/bag/calibration/export/multi_lidar_gnss/_apollo_sensor_velodyne64_PointCloud2/"
result: "/apollo/data/bag/calibration/export/multi_lidar_gnss/result/"
calibration:
init_extrinsics:
velodyne16:
translation:
x: 0.0
y: 1.77
z: 1.1
rotation:
x: 0.183014
y: -0.183014
z: 0.683008
w: 0.683008
velodyne64:
translation:
x: 0.0
y: 1.57
z: 1.3
rotation:
x: 0.0
y: 0.0
z: 0.707
w: 0.707
steps:
- source_lidars: ["velodyne64"]
target_lidars: ["velodyne64"]
lidar_type: "multiple"
fix_target_lidars: false
fix_z: true
iteration: 3
- source_lidars: ["velodyne16"]
target_lidars: ["velodyne16"]
lidar_type: "multiple"
fix_target_lidars: false
fix_z: true
iteration: 3
- source_lidars: ["velodyne16"]
target_lidars: ["velodyne64"]
lidar_type: "multiple"
fix_target_lidars: true
fix_z: false
iteration: 3
数据部分告诉工具在哪里获取点云和测距文件，以及在哪里保存结果。注意，LIDAR节点中的关键字将被识别为LiDARs的Frame ID。
校准部分提供了外部信息的初始猜测。所有的外部信息都是从激光雷达到GNSS，这意味着这种变换将激光雷达坐标系中定义的点的坐标映射到GNSS坐标系中定义的这一点的坐标。初始猜测要求旋转角度误差小于5度，平移误差小于0.1米。
步骤部分详细说明了校准过程。每个步骤被如下定义并且它们的含义在注释中。
- source_lidars: ["velodyne16"] # Source LiDAR in point cloud registration.
target_lidars: ["velodyne64"] # Target LiDAR in point cloud registration.
lidar_type: "multiple" # "multiple" for multi-beam LiDAR, otherwise "single"
fix_target_lidars: true # Whether to fix extrinsics of target LiDARS. Only "true" when align different LiDARs.
fix_z: false # Whether to fix the z component of translation. Only "false" when align different LiDARs.
iteration: 3 # Iteration number
结果和验证¶
校准工具将结果保存到结果路径中。
.
└── calib_result
├── velodyne16_novatel_extrinsics.yaml
├── velodyne16_result.pcd
├── velodyne16_result_rgb.pcd
├── velodyne64_novatel_extrinsics.yaml
├── velodyne64_result.pcd
└── velodyne64_result_rgb.pcd
这两个YAML文件是外部的。为了验证结果，使用pcl_viewer *_result.pcd检查注册质量。如果传感器校准好了，大量的细节可以从点云中识别出来。欲了解更多详情，请参阅校准指南Apollo 1.5。