Lio-SAM框架：点云预处理前端的畸变矫正数据预处理**

人工智能

2024-01-05 03:37:18

简介

激光雷达（LiDAR）是一种主动传感器，它通过发射激光束并测量反射回来的光脉冲的时间来获取环境的三维点云数据。然而，激光雷达传感器不可避免地存在各种畸变，这些畸变会影响点云数据的准确性和可靠性。

畸变类型

激光雷达畸变主要包括以下几种类型：

径向畸变： 由激光雷达扫描镜的非线性运动引起，导致点云数据在径向方向上的变形。
切向畸变： 由激光雷达扫描镜的倾斜安装引起，导致点云数据在切向方向上的变形。
反射率畸变： 由不同表面反射率的差异引起，导致点云数据中不同区域的点密度不均匀。

畸变矫正

为了消除畸变对点云数据的影响，需要对点云数据进行畸变矫正。畸变矫正通常分为以下几个步骤：

1. 畸变模型估计

首先，需要估计激光雷达传感器的畸变模型。这可以通过使用标定板或已知目标物体进行校准来完成。校准过程涉及捕获一系列点云数据，并使用非线性优化算法估计畸变参数。

2. 点云畸变矫正

一旦估计出畸变模型，就可以使用该模型对点云数据进行畸变矫正。畸变矫正过程涉及将每个点从其畸变的位置变换到其无畸变的位置。

3. 畸变矫正后点云滤波

畸变矫正后，还需要对点云数据进行滤波以去除噪声和离群点。滤波可以采用各种技术，如体素滤波、统计滤波和曲面重建。

LIO-SAM框架中的畸变矫正

在LIO-SAM框架中，点云预处理前端包括一个畸变矫正模块。该模块使用预先估计的畸变模型对激光雷达点云数据进行畸变矫正。畸变矫正后的点云数据随后被馈送到后续的处理步骤，如点云分割、特征提取和匹配。

LIO-SAM畸变矫正实现

LIO-SAM中的畸变矫正模块是一个C++类，名为LaserScanNormalizer。该类包含以下主要方法：

loadExtrinsicCalibration()： 加载激光雷达传感器与IMU传感器之间的外参校准参数。
correctLaserScan()： 对激光雷达点云数据进行畸变矫正。
filterLaserScan()： 对畸变矫正后的点云数据进行滤波。

示例代码

以下代码段展示了如何在LIO-SAM中使用LaserScanNormalizer类对激光雷达点云数据进行畸变矫正和滤波：

#include "lio_sam/laser_scan_normalizer.h"

int main() {
  // 加载外参校准参数
  std::string calibration_file = "path/to/calibration_file.yaml";
  LaserScanNormalizer normalizer(calibration_file);

  // 加载激光雷达点云数据
  std::vector<PointXYZIR> laser_scan;
  ...

  // 进行畸变矫正
  normalizer.correctLaserScan(&laser_scan);

  // 进行滤波
  normalizer.filterLaserScan(&laser_scan);

  // 使用畸变矫正和滤波后的点云数据进行后续处理
  ...
}