Livox Lidar + HIKROBOT Camera 联合标定 参考链接：相机雷达标定文档 安装ROS环境，参考笔者的博客：【ROS】Ubuntu18.04安装Ros
1 海康机器人HIKROBOT SDK二次开发并封装ROS 1.1 介绍参考链接：海康Camera MVS Linux SDK二次开发封装ROS packge过程记录（c++）
海康的相机没有ros驱动，且对linux开发不太友好（但支持windows），因此需要重写了sdk接口，并创建了ros节点封装成ros包，方便linux环境下ros的调用 完整版ros驱动：https://github.com/luckyluckydadada/HIKROBOT-MVS-ROS-package
即使海康的相机是usb传输数据，但是不同于其他usb设备的调用，海康的相机并不会在/dev/目录下映射ttyUSB或video1这样的设备，所以不能用open/read/write这样的system call的方式打开设备，所以https://github.com/ros-drivers/usb_cam这样的usb ros驱动无法支持。因此只能自己开发ros驱动包。海康的打开设备的方式在MvUsb3VDevice.h和MvGigEDevice.h中实现（分别对应usb3.0相机和以太网相机），具体过程并没有开源，只提供了相应的so文件，海康提供了统一的接口MV_CC_EnumDevices实现对两种设备（usb3.0接口和以太网接口）的调用，因此开发一个ros驱动包是两种相机都适用的。海康的相机sdk虽然不开源，但是提供了armhf和aarch64架构编译的so文件。 1.2 安装MVS SDK参考笔者的博客： 【HIKROBOT】海康机器人：工业相机SDK二次开发
1.3 封装ROS packge海康威视工业相机sdk的ros驱动包的安装步骤：
step1：安装
# 创建catkin工作空间mkdir ws_hk_mvs_ros # 克隆源码到工作空间（海康机器人的ROS软件包）git clone https://github.com/luckyluckydadada/HIKROBOT-MVS-ROS-package.git ws_hk_mvs_ros/srccd ws_hk_mvs_ros# 编译Catkin工作空间中的ROS包catkin_makestep2：直接运行node 需要先启动roscore
source ./devel/setup.bash rosrun hk_camera hk_camera_nodestep3：launch启动node
source ./devel/setup.bash roslaunch hk_camera hk_camera.launchstep4：launch启动node和rviz node 用 rviz 订阅 /hk_camera_node/image_raw 查看照片
source ./devel/setup.bash roslaunch hk_camera hk_camera_rviz.launch2 览沃Livox SDK二次开发并封装ROS
参考笔者博客：【Ubuntu18.04】Livox Tele-15使用教程 安装Livox环境和驱动
# 安装Livox_SDKgit clone https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK.gitcd Livox-SDKcd build && cmake ..makesudo make install# 安装livox_ros_drivercd Livox-SDK # 进入Livox-SDK目录git clone https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver.git ws_livox/srccd ws_livox # 进入工作空间catkin_make 3 相机雷达联合标定——相机内参标定 3.1 环境配置 3.1.1 安装依赖——PCL 安装参考链接：Ubuntu18.04安装PCL 1.9.1(图文详解，附踩坑和测试)
step1：安装依赖
sudo apt-get updatesudo apt-get install git build-essential linux-libc-devsudo apt-get install cmake cmake-guisudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-devsudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-commonsudo apt-get install libflann1.8 libflann-devsudo apt-get install libeigen3-devsudo apt-get install libboost-all-devsudo apt-get install libvtk5.10-qt4 libvtk5.10 libvtk5-devsudo apt-get install libqhull* libgtest-devsudo apt-get install freeglut3-dev pkg-configsudo apt-get install libxmu-dev libxi-devsudo apt-get install mono-completesudo apt-get install qt-sdk openjdk-8-jdk openjdk-8-jrestep2：下载源码 建议安装1.9.1
git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.gitstep3：编译源码
cd pclmkdir buildcd buildcmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \ -DBUILD_GPU=ON-DBUILD_apps=ON -DBUILD_examples=ON \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr .. makestep4：安装
sudo make installstep5：PCLVisualizer(需要可以安装)
sudo apt-get install libopenni-devsudo apt-get install libopenni2-dev 3.1.2 安装依赖——Eigen 安装简单命令安装
sudo apt-get install libeigen3-dev 3.1.3 安装依赖——Ceres-solver 安装下载ceres-solver-1.14.0
git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver依赖安装
sudo apt-get install cmakesudo apt-get install libgoogle-glog-devsudo apt-get install libatlas-base-devsudo apt-get install libeigen3-devsudo apt-get install libsuitesparse-devsudo add-apt-repository ppa:bzindovic/suitesparse-bugfix-1319687sudo apt-get updatesudo apt-get install libsuitesparse-dev安装 ceres-solver
tar zxf ceres-solver-1.14.0.tar.gzmkdir ceres-bin && cd ceres-bincmake ../ceres-solver-1.14.0make -j3make install至此需要的库安装完毕
3.1.4 下载源码，编译准备 # 进入工作空间cd ws_livox/srcgit clone https://github.com/Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration.git cd .. # 返回上一级目录catkin_makesource devel/setup.bash 此时工作空间的目录结构为： 3.1.5 程序节点概括此项目包括如下节点:
cameraCalib - 标定相机内参pcdTransfer - 将雷达点云rosbag转换成PCD文件cornerPhoto -获得照片角点getExt1 - 计算外参节点１，只优化外参getExt2 - 计算外参节点２，同时优化内参和外参projectCloud - 把雷达点云投影到照片上 colorLidar - 雷达点云着色以下程序节点中如果想修改launch文件，需要到src/calibration/launch文件夹中找对应的launch文件。
3.2 相机内参标定 3.2.1 前期准备 准备一块有黑白棋盘格的标定板(如下所示，可以打印出来) 笔者实际用的标定版规格是： 3.2.2 cameraCalib标定 要准备20张以上的照片数据，各个角度和位置都要覆盖，拍摄的时候不要距离太近(3米左右)，如下图所示。采集棋盘格图像：
方法1：直接使用HIKROBOT的上位机来抓取并保存图片
选择指定的保存路径
抓取图片
方法2：使用 ROS可视化工具rqt_image_view查看并保存图片
终端1：启动相机的ROS驱动（以HIKROBOT为例） # 进入工作空间source devel/setup.bash # 加载环境# roslaunch [软件包] 启动文件.launchroslaunch hk_camera hk_camera.launch 终端2：保存好标定要用的图片 # 加载环境source devel/setup.bash# 打开相机画面rqt_image_view 说明： 笔者以下数据使用官网下载的数据集来测试：测试数据下载：data.zip
获得照片数据后，配置cameraCalib.launch中对应的路径和参数，默认是把照片数据放在data/camera/photos下，然后在data/camera/in.txt中写入所有需要使用的照片名称，如下图所示输入指令开始标定
#进入工作空间cd ws_livox/source devel/setup.bashroslaunch camera_lidar_calibration cameraCalib.launch 成功运行显示如下： 标定结果中会保存在data/camera/result.txt中，包括重投影误差，内参矩阵和畸变纠正参数。内参结果
一个3x3的内参矩阵(IntrinsicMatrix)５个畸变纠正参数 k1, k2, p1, p2, k3 报错 （若无报错则跳过此步骤）解决方法：
参考链接： 解决 cv_bridge 与 opencv4 版本冲突问题
下载 cv_bridge下载 noetic 版本的 cv_bridge。（noetic 版本的 cv_bridge 在 melodic 下也能使用，不过要做一些修改，后续会说明） 下载地址：https://github.com/ros-perception/vision_opencv/tree/noetic 下载完成后，将 cv_bridge 拷贝到 ros 工作空间的 src 文件夹下。 此时工作空间的目录结构为： 为了不影响原来的包，将该文件夹重命名为 cv_bridge_new，并且将cv_bridge_new文件夹下 CMakeLists.txt 文件中 project 名称修改为 cv_bridge_new：
在 CMakeLists.txt 文件中指定我们自己的功能包中所用的 opencv4：
并且修改 package.xml 中包的名称：
报错1： 解决方法：直接修改 cv_bridge_new的CMakeLists.txt 文件：
...if(PYTHONLIBS_VERSION_STRING VERSION_LESS "3.8")# Debian Busterfind_package(Boost REQUIRED python3)... 报错2： 解决方法：修改 cv_bridge_new/src/module.hpp 文件下 void* do_numpy_import()函数为 （注意*要删除）
static void do_numpy_import( ){import_array( );}再次编译：
catkin_make再次输入指令开始标定
#进入工作空间cd ws_livox/source devel/setup.bashroslaunch camera_lidar_calibration cameraCalib.launch
