mynt product model: D1000-IR-120标定相机和IMU外参

1. 首先是安装相应的mynt SDK.

http://www.myntai.com/mynteye/depth小觅官网,在sdk下拉菜单中点击MYNT EYE Depth SDK,然后选择Linux Installation
安装安装步骤说明一步步的安装,安装sample后,测试一下安装是否成功.

我的电脑上安装了ROS,所以可以点击上面第一幅图中的ROS Installation,主要是操作下面这些步骤,尤其是RViz Display和Publish,

launch文件在/home/yunlei/mynt-sdk/MYNT-EYE-D-SDK/wrappers/ros/src/mynteye_wrapper_d/launch/mynteye.launch

执行Publish之后,通过 Rviz界面可以查看目前关于mynt相机发布的话题后哪些,也可以设置发布或者屏蔽一些topics.发布出来的topics都是按照mynteye.launch文件中的参数设置呈现出来的,比如默认打开IR并且IR density是4,如果想关掉IR那么就把

<arg name="ir_intensity" default="4" />中的"4"改成0

如果获取进行畸变矫正之后的图像数据,那么就把

<arg name="color_mode" default="$(arg color_raw)" />中的color_raw改成color_rectified

二. 使用rosbag record录制mynt相机发布的图像和IMU数据.

1. 首先查看目前可以订阅哪些topics,一个简单的方法就是试一下指令: rosbag record -a

使用下面这条指令录制双目灰度图另外加IMU数据

rosbag record newbag /mynteye/left/image_mono /mynteye/right/image_mono /mynteye/imu/data_raw

然后使用kalibr中的kalibr_bagextractor工具将上一步生成的bag提取出来,检查图像和IMU数据

三.获取两个小时的IMU数据标定IMU的bias和noise参数

四.使用kalibr中的kalibr_calibration_imu_camera工具标定相机和IMU之间的外参.

1.首先是IMU的参数文件imu_mynt.yaml

rostopic: /mynteye/imu/data_raw
update_rate: 200.0 #Hzaccelerometer_noise_density: 0.0268014618074 #continous
accelerometer_random_walk: 0.00262960861593 
gyroscope_noise_density: 0.00888232829671 #continous
gyroscope_random_walk: 0.000379565782927

2. 相机的参数文件camchain.yaml

单目

cam0:camera_model: pinholedistortion_coeffs: [0, 0, 0, 0]distortion_model: radtanintrinsics: [698.4000, 698.4000, 625.39611, 362.95666]resolution: [1280, 720]rostopic: /mynteye/left/image_mono

双目(要注意写左右目相机的平移量时应该是以米为单位,我刚开始就写成了以毫米为单位,119.907,导致最后的标定结果很差)

cam0:camera_model: pinholedistortion_coeffs: [0, 0, 0, 0]distortion_model: radtanintrinsics: [698.4000, 698.4000, 625.39611, 362.95666]resolution: [1280, 720]rostopic: /mynteye/left/image_mono
cam1:T_cn_cnm1:- [1.0, 0.0, 0.0, -0.11990736389160156250]- [0.0, 1.0, 0.0, 0.00000000000000000]- [0.0, 0.0, 1.0, 0.00000000000000000]- [0.0, 0.0, 0.0, 1.0]camera_model: pinholedistortion_coeffs: [0, 0, 0, 0]distortion_model: radtanintrinsics: [698.4000, 698.4000, 625.39611, 362.95666]resolution: [1280, 720]rostopic: /mynteye/right/image_mono

标定板的参数文件(我使用的是april_6x6_80x80的标定板)

target_type: 'aprilgrid' #gridtype
tagCols: 6               #number of apriltags
tagRows: 6               #number of apriltags
tagSize: 0.088           #size of apriltag, edge to edge [m]
tagSpacing: 0.3          #ratio of space between tags to tagSize

五/总结

下面前两幅图是我标定的结果,后两幅图是下载的dynamic数据集使用kalibr标定的结果,这样比较下来,误差还是有些大的,不知需要注意哪些细节可以让标定效果更好.