Kalibr标定camera-IMU详细步骤
Kalibr标定相机和IMU
——Camera-IMU Calibration
基本情况
目的
我们进行camera-IMU标定的目的是为了得到IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和相对时间延时t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有图片信息和IMU数据的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪声密度、随机游走；
4、target.yaml:标定目标板的参数
所以在进行camera-IMU 标定前，我们分别要对camera内参和IMU进行标定得到相应的camchain.yaml和IMU.yaml文件
输出的结果
IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和重投影误差（或者像素误差，Pixel Error（像素误差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素为单位的重投影误差的标准差。根据优化的准则我们知道重投影误差越小，就说相机标定的精度越高）。
准备工作
提前准备好camchain.yaml（包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵）、IMU.yaml（包含IMU的噪声密度、随机游走）、target.yaml（标定目标板的参数），并制作.bag文件。
相机内参标定
可以直接使用matlab的视觉工具箱进行标定，输入文件为20张及以上对标定板在不同角度拍摄的照片和标定板尺寸，具体步骤可以参考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
输出结果为相机内参、畸变系数、重投影误差等。
.bag文件
内容
这是在连续时间获得的拍摄标定版的图像和IMU数据包，需要自己采集后再利用kalibr提供的一个工具去转化成.bag包。.bag文件的具体内容是：标定需要的图像以及相对应的imu数据。
图片格式是：19位时间（精度为ns，精度不够可以补0）.png。
IMU文件格式是：19位时间戳（精确到ns，精度不够可以补0），角速度，含重力的加速度
制作
输入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是数据输入路径：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir后加上/.，在根目录运行这个命令即可（在文件目录下输出会生成一个很小的bag文件），输出的bag文件就在根目录下。E_up文件夹结构如下，cam0里面为图片：
其内文件结构应是这样:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是制作好的bag文件。输出默认在kalibr_bagcreater此时在的目录下。
参考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag来查看生成的bag文件情况（包括图片、IMU、时间数据等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 为标定格每行个数
tagRows 为标定格每列个数
tagSize 为标定格二维码边长，单位m
参考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
标定步骤
将标定板打印出来，置于平稳，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相机与IMU位置相对固定，移动camera-IMU系统让IMU三个轴都被激活（不能只有转动，最好在转动的同时移动，确保加速度计也有输出）采集数据。参考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
当需要的四个文件都有时,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成标定。（5-45表示取的标定数据长度，开始部分数据和结束部分可能会有晃动，把它去除）在背后加上--time—calibration可以标定IMU相对于camera的延时。
标定结果
Timeshift表示的就是IMU相对于camera的延时；
重投影误差，大部分在1说明很准确。一个数值代表差一个像素点。
参考文献
相机-IMU标定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相机内参标定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件参数
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag制作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618
——Camera-IMU Calibration
基本情况
目的
我们进行camera-IMU标定的目的是为了得到IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和相对时间延时t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有图片信息和IMU数据的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪声密度、随机游走；
4、target.yaml:标定目标板的参数
所以在进行camera-IMU 标定前，我们分别要对camera内参和IMU进行标定得到相应的camchain.yaml和IMU.yaml文件
输出的结果
IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和重投影误差（或者像素误差，Pixel Error（像素误差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素为单位的重投影误差的标准差。根据优化的准则我们知道重投影误差越小，就说相机标定的精度越高）。
准备工作
提前准备好camchain.yaml（包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵）、IMU.yaml（包含IMU的噪声密度、随机游走）、target.yaml（标定目标板的参数），并制作.bag文件。
相机内参标定
可以直接使用matlab的视觉工具箱进行标定，输入文件为20张及以上对标定板在不同角度拍摄的照片和标定板尺寸，具体步骤可以参考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
输出结果为相机内参、畸变系数、重投影误差等。
.bag文件
内容
这是在连续时间获得的拍摄标定版的图像和IMU数据包，需要自己采集后再利用kalibr提供的一个工具去转化成.bag包。.bag文件的具体内容是：标定需要的图像以及相对应的imu数据。
图片格式是：19位时间（精度为ns，精度不够可以补0）.png。
IMU文件格式是：19位时间戳（精确到ns，精度不够可以补0），角速度，含重力的加速度
制作
输入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是数据输入路径：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir后加上/.，在根目录运行这个命令即可（在文件目录下输出会生成一个很小的bag文件），输出的bag文件就在根目录下。E_up文件夹结构如下，cam0里面为图片：
其内文件结构应是这样:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是制作好的bag文件。输出默认在kalibr_bagcreater此时在的目录下。
参考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag来查看生成的bag文件情况（包括图片、IMU、时间数据等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 为标定格每行个数
tagRows 为标定格每列个数
tagSize 为标定格二维码边长，单位m
参考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
标定步骤
将标定板打印出来，置于平稳，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相机与IMU位置相对固定，移动camera-IMU系统让IMU三个轴都被激活（不能只有转动，最好在转动的同时移动，确保加速度计也有输出）采集数据。参考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
当需要的四个文件都有时,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成标定。（5-45表示取的标定数据长度，开始部分数据和结束部分可能会有晃动，把它去除）在背后加上--time—calibration可以标定IMU相对于camera的延时。
标定结果
Timeshift表示的就是IMU相对于camera的延时；
重投影误差，大部分在1说明很准确。一个数值代表差一个像素点。
参考文献
相机-IMU标定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相机内参标定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件参数
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag制作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618
Kalibr标定相机和IMU
——Camera-IMU Calibration
基本情况
目的
我们进行camera-IMU标定的目的是为了得到IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和相对时间延时t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有图片信息和IMU数据的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪声密度、随机游走；
4、target.yaml:标定目标板的参数
所以在进行camera-IMU 标定前，我们分别要对camera内参和IMU进行标定得到相应的camchain.yaml和IMU.yaml文件
输出的结果
IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和重投影误差（或者像素误差，Pixel Error（像素误差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素为单位的重投影误差的标准差。根据优化的准则我们知道重投影误差越小，就说相机标定的精度越高）。
准备工作
提前准备好camchain.yaml（包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵）、IMU.yaml（包含IMU的噪声密度、随机游走）、target.yaml（标定目标板的参数），并制作.bag文件。
相机内参标定
可以直接使用matlab的视觉工具箱进行标定，输入文件为20张及以上对标定板在不同角度拍摄的照片和标定板尺寸，具体步骤可以参考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
输出结果为相机内参、畸变系数、重投影误差等。
.bag文件
内容
这是在连续时间获得的拍摄标定版的图像和IMU数据包，需要自己采集后再利用kalibr提供的一个工具去转化成.bag包。.bag文件的具体内容是：标定需要的图像以及相对应的imu数据。
图片格式是：19位时间（精度为ns，精度不够可以补0）.png。
IMU文件格式是：19位时间戳（精确到ns，精度不够可以补0），角速度，含重力的加速度
制作
输入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是数据输入路径：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir后加上/.，在根目录运行这个命令即可（在文件目录下输出会生成一个很小的bag文件），输出的bag文件就在根目录下。E_up文件夹结构如下，cam0里面为图片：
其内文件结构应是这样:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是制作好的bag文件。输出默认在kalibr_bagcreater此时在的目录下。
参考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag来查看生成的bag文件情况（包括图片、IMU、时间数据等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 为标定格每行个数
tagRows 为标定格每列个数
tagSize 为标定格二维码边长，单位m
参考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
标定步骤
将标定板打印出来，置于平稳，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相机与IMU位置相对固定，移动camera-IMU系统让IMU三个轴都被激活（不能只有转动，最好在转动的同时移动，确保加速度计也有输出）采集数据。参考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
当需要的四个文件都有时,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成标定。（5-45表示取的标定数据长度，开始部分数据和结束部分可能会有晃动，把它去除）在背后加上--time—calibration可以标定IMU相对于camera的延时。
标定结果
Timeshift表示的就是IMU相对于camera的延时；
重投影误差，大部分在1说明很准确。一个数值代表差一个像素点。
参考文献
相机-IMU标定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相机内参标定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件参数
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag制作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618
Kalibr标定相机和IMU
——Camera-IMU Calibration
基本情况
目的
我们进行camera-IMU标定的目的是为了得到IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和相对时间延时t_shift(t_imu=t_cam + t_shift)。
需要的文件
1、.bag:包含有图片信息和IMU数据的ROS包
2、camchain.yaml: 包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵；
3、IMU.yaml: 包含IMU的噪声密度、随机游走；
4、target.yaml:标定目标板的参数
所以在进行camera-IMU 标定前，我们分别要对camera内参和IMU进行标定得到相应的camchain.yaml和IMU.yaml文件
输出的结果
IMU和相机坐标系的相对位姿矩阵T和重投影误差（或者像素误差，Pixel Error（像素误差）指的是the standard deviation of the reprojection error (in Pixel) in both x and y directions respectivly（在x和y方向上以像素为单位的重投影误差的标准差。根据优化的准则我们知道重投影误差越小，就说相机标定的精度越高）。
准备工作
提前准备好camchain.yaml（包含相机的内参、畸变参数的文件，如果是双目的话，还包含两个相机的位置转换矩阵）、IMU.yaml（包含IMU的噪声密度、随机游走）、target.yaml（标定目标板的参数），并制作.bag文件。
相机内参标定
可以直接使用matlab的视觉工具箱进行标定，输入文件为20张及以上对标定板在不同角度拍摄的照片和标定板尺寸，具体步骤可以参考：
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
输出结果为相机内参、畸变系数、重投影误差等。
.bag文件
内容
这是在连续时间获得的拍摄标定版的图像和IMU数据包，需要自己采集后再利用kalibr提供的一个工具去转化成.bag包。.bag文件的具体内容是：标定需要的图像以及相对应的imu数据。
图片格式是：19位时间（精度为ns，精度不够可以补0）.png。
IMU文件格式是：19位时间戳（精确到ns，精度不够可以补0），角速度，含重力的加速度
制作
输入命令kalibr_bagcreater--folder dataset-dir --output-bag awsome.bag
dataset-dir是数据输入路径：
kalibr_bagcreater--folder kalibr_workspace/renamed/E_up/. --output-bag E_up.bag
注意要在dataset-dir后加上/.，在根目录运行这个命令即可（在文件目录下输出会生成一个很小的bag文件），输出的bag文件就在根目录下。E_up文件夹结构如下，cam0里面为图片：
其内文件结构应是这样:
/cam0/image_raw
/imu0
awsome.bag 是制作好的bag文件。输出默认在kalibr_bagcreater此时在的目录下。
参考
https://github.com/ethz-asl/Kalibr/wiki/bag-format
可以使用rosbag info XX.bag来查看生成的bag文件情况（包括图片、IMU、时间数据等）
yaml文件信息
camchain.yaml：
imu.yaml：
target.yaml:
tagCols 为标定格每行个数
tagRows 为标定格每列个数
tagSize 为标定格二维码边长，单位m
参考：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/calibration-targets
标定步骤
将标定板打印出来，置于平稳，光照充足的地方，注意要保持平整。使得相机与IMU位置相对固定，移动camera-IMU系统让IMU三个轴都被激活（不能只有转动，最好在转动的同时移动，确保加速度计也有输出）采集数据。参考：
https://github.com/ethz-asl/kalibr
当需要的四个文件都有时,使用命令:
kalibr_calibrate_imu_camera –target xx/target.yaml –cam xx/camchain.yaml –imu xx/imu.yaml –bag xx/xx.bag –bag-from-to 5 45
即可完成标定。（5-45表示取的标定数据长度，开始部分数据和结束部分可能会有晃动，把它去除）在背后加上--time—calibration可以标定IMU相对于camera的延时。
标定结果
Timeshift表示的就是IMU相对于camera的延时；
重投影误差，大部分在1说明很准确。一个数值代表差一个像素点。
参考文献
相机-IMU标定
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
matlab相机内参标定
https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/5929145.html
yaml文件参数
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/80222321
.bag制作
https://blog.csdn.net/w492751512/article/details/81218618