相机+imu标定

参考：
双目相机与IMU camera IMU 联合标定工具箱使用方法——Kalibr
官方推荐教程：DIY Indoor Autonomous Drone! - Part 2 (Kalibr & Calibration) （需要自行FQ）

官方上是跑在ros indigo上的，但是实测用kinetic也没问题，主要就是装依赖的时候改下名字（下面命令行里有写注释）

1 工具箱 Kalibr 安装

官网：https://github.com/ethz-asl/kalibr
安装官网：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation
采用第二种——原码编译的方式安装

1. 安装依赖

sudo apt-get install python-setuptools python-rosinstall ipython libeigen3-dev libboost-all-dev doxygen libopencv-dev ros-kinetic-vision-opencv ros-kinetic-image-transport-plugins ros-kinetic-cmake-modules python-software-properties software-properties-common libpoco-dev python-matplotlib python-scipy python-git python-pip ipython libtbb-dev libblas-dev liblapack-dev python-catkin-tools libv4l-dev # 注意把官网的indigo换成kinetic

sudo pip install python-igraph --upgrade # 这个一开始没装，后来使用过程中提示少igraph

2. 新建一个workspace，或者在已存在的workspace中进行

cd src/
git clone https://github.com/ethz-asl/Kalibr.git

3. build（这步久一点）

cd 
catkin build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -j4

4. source

source ~/kalibr_workspace/devel/setup.bash

2 使用Kalibr标定

以https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/downloads的Sample datasets中IMU-camera calibration为例（需要自行FQ下载，当然也可以不跑这个example，只是为了熟悉流程查看效果）：

1. 相机标定(以只标定1个camera为例)

kalibr_calibrate_cameras --target april_6x6.yaml --bag dynamic.bag --models pinhole-equi --topics /cam0/image_raw

2. imu+相机(可以只用上面生成的1个camera信息，压缩包里自带的是2个cam的信息)

kalibr_calibrate_imu_camera --target april_6x6.yaml --bag dynamic.bag --cam camchain-dynamic.yaml --imu imu_adis16448.yaml

自己使用时：
（要先打印好april tag，并更改april、imu的yaml文件，并确定好自己需要的topic名称，打开相机和imu）

1. 录制rosbag

# 可以只录制需要的topics（在这里是/camera/color/image_raw和/imu），并命名为topics.bag
rosbag record -O topics /camera/color/image_raw /imu

# 若录制全部topics
rosbag record -a

2. 可以查看录制的topics.bag

rosbag play topics.bag

然后用rosrun rivz rviz、rostopic echo /imu等方式查看录制的rosbag

3. 相机标定 及 imu+相机标定 见上面，改成自己的文件即可

3 另一种相机标定方法：camera_calibration

此方法只用于标定相机，而kalibr可用于相机和imu的联合标定

1. 安装

sudo apt-get install ros-kinetic-camera-calibration

2. 使用
   官网http://wiki.ros.org/camera_calibration/上例子：

rosrun camera_calibration cameracalibrator.py --size 8x6 --square 0.108 image:=/my_camera/image camera:=/my_camera

标定过程非常方便直观且较准确

4 也可以直接看相机参数

realsense相机出厂时标定过参数，可以通过以下方法查看：（对于realsense D435）

1. 打开相机

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch

2. 查看相应相机的信息

rostopic echo /camera/color/camera_info

5 相机信息

1. 内参矩阵A：(cx,cy)为主光轴点,一般为图像的中心；fx和fy为焦距
2. 畸变参数向量：[k1,k2,p1,p2]