camera shading calib_ivcnz09.pdf

BOSCH Engine P1941_V300_T3_0_EN_SWCalDoc 故障码及其解析

摄像机标定matlab代码 Camera-LiDAR校准手册 该解决方案提供了一种手动校准Livox LiDAR与摄像机之间的外部参数的方法，该方法已在Mid-40，Horizo​​n和Tele-15系列上得到验证。 它包括相机固有参数的校准，校准数据的获取，相机与LiDAR之间外部参数的计算以及相机LiDAR融合应用的一些示例。 在此解决方案中，板角用作校准目标。 借助Livox LiDAR的非重复扫描特性，我们可以更轻松地找到高密度点云中拐角的准确位置。 同时，我们可以获得更好的校准结果和更好的LiDAR相机融合。 使用以下链接下载数据示例，该数据用于校准内在和外在参数。 数据已经保存在默认路径中。 步骤1：环境配置 （以下校准过程是在Ubuntu 64位16.04环境下进行的） 1.1安装环境和驱动程序 安装ROS环境，然后安装和。 如果它们已经安装，则可以跳过此步骤。 # install Livox_SDK git clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK.git cd Livox-SDK sudo ./third_party/a

使用3D-3D点对应关系的LiDAR相机校准 ， （ ，毗湿 南（Vishnu Radhakrishnan），克里希纳（Krishna） ROS封装，用于校准相机和LiDAR。 该软件包用于通过相机校准LiDAR（配置为支持Hesai和Velodyne硬件）（适用于单眼和立体声）。 该程序包找到一种旋转和平移功能，可将LiDAR框架中的所有点转换为（单眼）相机框架。 请参阅以获取视频教程。 lidar_camera_calibration/pointcloud_fusion提供了一个脚本，用于融合从两个立体摄像机获得的点云。 两者均使用LiDAR和lidar_camera_calibration进行了外部校准。 我们通过融合保持在不同位置的多台摄像机的点云，以近乎完美的方式展示了拟建管道的准确性。 有关点云融合的结果，请参阅进行融合（视频）。 有关更多详细信息，请参阅我们的。

imu_utils ROS软件包工具，用于分析IMU性能。 C ++版本的Allan Variance Tool。 这些图是Matlab在scripts中绘制的。 实际上，只需分析IMU数据的Allan Variance。 在IMU固定的情况下（持续两个小时）收集数据。 提神 Refreence技术报告： ， 和 。 Woodman, O.J., 2007. An introduction to inertial navigation (No. UCAM-CL-TR-696). University of Cambridge, Computer Laboratory. Matlab代码： IMU噪声值 范围 YAML元素 象征 单位 陀螺仪“白噪声” gyr_n 加速度计“白噪声” acc_n 陀螺仪“偏置不稳定性” gyr_w 加速度计“偏置不稳定性” ac

定日镜光斑计算以及测试方法，可以借鉴参考。 国外的东西；

Fast Amplitude-Only Measurement Method for Phased Array Calibration .pdf

MicaSense RedEdge和Altum图像处理教程 该存储库包含使用python编程语言将MicaSense RedEdge和Altum图像处理为可用信息的教程和示例。 需要使用固件2.1.0（2017年6月发布）或更高版本捕获的RedEdge映像。 支持使用所有固件版本捕获的Altum图像。 还包括双摄像头（10波段）捕获。 目标受众是具有某些软件开发经验的研究人员和开发人员，他们希望自己进行图像处理。 尽管许多商业工具完全支持将RedEdge数据处理成反射率图，但出于多种原因处理您自己的数据，包括控制整个辐射测量工作流程（出于学术或出版方面的原因），预处理要在图像处理中使用的图像

Simple, Accurate, and Robust Projector-Camera Calibration.pdf

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