旷视MegMaster智能设备的Camera-Odometry标定实践
旷视的MegMaster机器人系列凭借其AI技术和机器人能力,专为物流仓储与工厂制造的高效搬运和分拣任务打造。SLAM团队深入分享他们的研发经验,推出一系列多传感器标定教程,其中Camera-Odometry标定是关键环节。研究人员柴政深入解析,涵盖了基础知识、独特的标定策略、详细代码讲解以及关键注意事项,如欧拉角分解和轮速计运动方程的应用。
在机体运动的描述中,运动增量通过李代数表达(更多技术细节请参考[2]),通过右乘机体后,角度部分与欧拉积分相辅,平移部分则需加入额外的变换矩阵。
标定方案分为两种,一是利用已知码盘内参来确定外参,二是同时标定内外参。柴政团队借鉴[3][4]中的方法,通过使用Apriltag标定板优化了尺度估计,提高了精度。
目标清晰:在已知cam和odo帧间运动的前提下,目标是校准cam和odo之间的相对位置,即经典的“手眼标定”问题。
关键步骤解析
标定过程中的数据筛选与优化至关重要,开源代码采用方案二,包括数据采集、参数解析、优化refine等步骤,确保数据质量(3.1-3.3节)。最后,内参精度高,外参误差控制在6mm范围内,平移和角度误差微小(3.4节)。
对于多目标定,可以实现独立标定并对比,从而更好地评估性能(3.5节)。协方差分析通过正反向传播或隐函数定理进行,深入探讨(3.6节)。
柴政,这位早稻田硕士,旷视研究院SLAM组的专家,以其在AR/VR、无人驾驶和机器人领域的深厚研究,为这个领域带来了丰富的见解(3.7节)。