刚开始进行激光-相机联合标定的时候，出现了不少问题，在此记录一下整体标定流程，以防忘记。在此，特别感谢佳明师弟，在录制数据集时提供的帮助。

0.系统配置：

Ubuntu18.04系统

ROS Melodic

opencv 3.2.0

激光雷达：vlp-16
一. 安装autoware（如果实在安装不上，可以从第二步开始）

    这部分网上教程挺多的，但我在编译的过程中仍存在不少bug,唉～_～。

二．安装calibration_camera_lidar，从autoware分离出来的相机雷达联合标定ros包

    由于我安装的是autoware1.14版本，在界面中无法找到Calibration Tool Kit，因此，从网上下载autoware激光-相机标定部分代码。代码链接：https://github.com/XidianLemon/calibration_camera_lidar按照要求编译即可。

1、安装nlopt

  编译标定工具箱依赖于nlopt，需要先行安装，安装链接：https://github.com/stevengj/nlopt

2、安装标定工具箱

  标定工具箱安装教程参考：https://github.com/XidianLemon/calibration_camera_lidar，把工程克隆到自己本地工程的src目录下编译即可。

注：我的ubuntu是18.04版本的，对应的ROS版本为melodic,直接编译会有一些小问题。

（1）此时直接运行标定程序，会报找不到可执行文件 calibration_camera_lidar的问题。因为我的系统是ubuntu18.04对应支持的ROS是melodic，因此需要对calibration_camera_lidar功能包下的CMakeLists.txt进行修改，添加ROS的melodic版本的支持，如下图所示，修改CMakeLists.txt中所有 (indigo|jade|kinetic) 为 (indigo|jade|kinetic|melodic)此时直接运行标定程序，会报找不到可执行文件 calibration_camera_lidar的问题。因为我的系统是ubuntu18.04对应支持的ROS是melodic，因此需要对calibration_camera_lidar功能包下的CMakeLists.txt进行修改，添加ROS的melodic版本的支持，如下图所示，修改CMakeLists.txt中所有 (indigo|jade|kinetic ) 为 (indigo|jade|kinetic|melodic)（2）编译问题CMakeFiles/calibrationtoolkit.dir/CalibrationToolkit/calibrationtoolkit.cpp.o: In function nlopt::opt::get_errmsg() const': /usr/local/include/nlopt.hpp:516: undefined reference tonlopt_get_errmsg’ ，实际上这个错误应该是重复安装冲突了。解决办法：

sudo apt remove libnlopt-dev
三．激光-相机标定部分
3.1相机标定

棋盘格链接：https://markhedleyjones.com/projects/calibration-checkerboard-collection

3.1.1相机标定（单目–ROS方法）（我选用的棋盘格边长为108mm，总方格为9*7）

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

3.1.2相机标定（单目–autoware方法）：

rosrun autoware_camera_lidar_calibrator cameracalibrator.py --square 0.108 --size 8x6 image:=/usb_cam/image_raw
（界面与ROS方法的基本一样，用法也基本一样）

（注：我在使用时，需要和摄像头打开界面联合使用，不知道为啥。。。（下载编译usb_cam到drivers_ws 界面下使用命令：roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch ））

3.1.3双目–autoware方法（手头没有双目相机，暂时没使用，先记录一下）：

rosrun autoware_camera_lidar_calibrator cameracalibrator.py --square SQUARE_SIZE --size MxN right:=/image_topic left:=/image_topic
（注： --square ： 棋盘格中每隔方格的边长大小。单位是m

                 --size : 棋盘格的尺寸是几成几。注意是inner,也就是除去边长最外圈，方格数-1。如果这个参数设置不正确的话，会在下面标定步骤中发现标定程序毫无反应。image_topic : 发布图像的话题名。（right, light : 左右眼图像的话题名）

2.激光相机联合标定
2.1启动录制的数据包（数据包的录制时的站位可参考：无人驾驶汽车系统入门（二十二）——使用Autoware实践激光雷达与摄像机组合标定_AdamShan的博客-CSDN博客)

录制的数据包需要注意:

   （a）标定板要同时在相机和雷达的视野内（b）这个工具订阅的是/points_raw,所以需要指定/velodyne_points:=/points_raw(必须要把话题名改成/points_raw，不然autoware接收不到)（c）不停调整标定板的角度，并且在同一个角度停留久一点，接下来标定捕获图片与点云振才能顺利。

rosbag play bagName.bag /velodyne_points:=/points_raw --pause
(添加–pause可以手动暂停，方便后面的标定；当然也可以在autoware界面中打开rosbag，只不过需要提前把rosbag的/velodyne_points话题名给更换一下)

2.2 启动标定工具:

roscore

source ~/catin_ws/devel/setup.bash

rosrun calibration_camera_lidar calibration_toolkit
（a）选择相应的话题名和标定方式:

（b）打开后界面如下图所示：在最上方填入Patter Size为0.108 x 0.108（单位为m，因为我用的棋盘格边长为108mm，所以这里填0.108）；Pattern Number为8 x 6（棋盘格数目为9 x 7，去掉最外面的一圈，实际内部角点数为8 x 6）。（此图为网图，按照自己需求更改，load加载相机内参时，需要把.yaml,改成.yml）

但是右边的点云窗口没有显示数据，需要我们调整视角才可以，视角的调整方法如下：

简单解释下，建议直接操作，很容易：

移动点云：上下左右方向键、PgUp、PgDn
旋转点云：a、d、w、s、q、e
切换模式：数字 1 和数字 2
视角缩放：减号缩小、加号放大
点云大小：o 键使用小点云、p 使用大点云
改变点云窗口背景颜色：b
先调节点云界面，右上框的颜色，默认是黑色，点一下该框，按下B键，换成浅色调（便于观察）。

     qweasd六个健用于旋转，将右边框角度调到与左边一致;step1.调好角度后，按下空格暂停数据播放，点击grab按钮step2.在右下图选择标定版所在的点云，点击calibrate标定按钮等待一会右边会出现外参矩阵等数据。没有出现下面的图像也没关系，重新播放在grab点云帧。step3.点击project按钮左下图中红点会散落到标定板，你可以根据标定版上红点投影情况以及重投影误差确认标定结果。不断重复以上两个步骤，达到标定目的。点击save保存标定结果，可以保存相机，雷达各自的内参标定结果以及联合标定结果（remove可以用来删除标定错误的图像和点云）

最后的标定结果如下所示：

标定结果测试
获取到外参标定yaml文件后，需要对联合标定的结果进行测试，可以在Autoware中使用Calibration Publisher，来发布和对齐LiDAR与Camera之间的转换

1.打开autoware

source install/setup.bash

roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
2.切换到Sensing感知模块，点击右下区域的Calibration Publisher

3.打开Autoware/Sensing下的Point Image节点

    在Rviz中，Panels/Add New Panel内添加ImageViewerPlugin，填写Image Topic，本例为/camrea/rgb/image_raw，Point Topic，本例为/points_image.初步显示结果如下图所示：

参考博客：使用calibration_toolkit进行相机和三维激光雷达的联合标定(详细步骤)_xtdx_xty的博客-CSDN博客

             https://zhuanlan.zhihu.com/p/147638876https://www.jianshu.com/p/5e5902b46f3d?utm_campaign=haruki&utm_content=note&utm_medium=reader_share&utm_source=weixinhttps://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/81670732

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