blocks|key|1095264|text|我在我的研究中研究过这个。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1095265|首先，你必须校准两个传感器才能知道它们的外在特性。有几个开源包可以使用，我在下面列出了这些包|1095266|二是对数据进行融合。简单的方法是基于标定变换，利用tf发送。复杂的方法是减少管道，如深度图像到LIDAR对准和深度地图方差估计和融合。你可以选择这样做，就像更容易的地标包括EKF估计，或者你可以跟随CMU张集的视觉-+LIDAR+-惯性融合工作的直接三维特征到LIDAR对齐。选择是urs|1095267|(1)|1095268|📷|atomic|offset|length|1095269|calibration|1095270|Guindel，C.，Beltrán，J.，Martín，D.和García，F.+(2017)。激光雷达-立体声车辆传感器装置的自动外部校准。IEEE智能运输系统国际会议(ITSC)，674-679。|1095271|专业人士。非常准确和易用的软件包。缺点。你得做硬切板。|1095272|(2)+calibration|1095273|1095274|​|1095275|1095276|1095277|1095278|激光雷达-相机校准使用三维-三维点对应，arXiv+2017年|1095279|专业人士。是用来制造硬件的。反对梅并不是那么准确|1095280|我在论文中列出了另外几个，我会回去看看，然后在这里更新。如果我记得|1095281|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/a064f5fd69f3e143d4bf504d093e7553.png|imageAlt|1|LINK|MUTABLE|url|http://wiki.ros.org/velo2cam_calibration|2|https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration|3|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/4208fcb625bfee15c52034a7f9b99ef0.png|4|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/3668631c54af3c00fa835d69a2b48ac1.png^0|0|0|0|0|0|1|0|0|0|B|1|0|0|0|4|B|2|0|0|1|3|0|0|0|0|1|4|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|1U|8|@]|9|@$K|1V|L|1W|1|1X]]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1Y|8|@]|9|@$K|1Z|L|20|1|21]]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|22|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|23|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|24|8|@]|9|@$K|25|L|26|1|27]]|A|$]]|$1|U|3|I|5|J|7|28|8|@]|9|@$K|29|L|2A|1|2B]]|A|$]]|$1|V|3|W|5|6|7|2C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|W|5|6|7|2D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Y|3|I|5|J|7|2E|8|@]|9|@$K|2F|L|2G|1|2H]]|A|$]]|$1|Z|3|W|5|6|7|2I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|11|5|6|7|2J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|13|5|6|7|2K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|15|5|6|7|2L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|16|3|-4|5|6|7|2M|8|@]|9|@]|A|$]]]|17|$18|$5|19|1A|1B|A|$1C|1D|1E|-4]]|1F|$5|1G|1A|1H|A|$1I|1J]]|1K|$5|1G|1A|1H|A|$1I|1L]]|1M|$5|19|1A|1B|A|$1C|1N|1E|-4]]|1O|$5|19|1A|1B|A|$1C|1P|1E|-4]]]]

I studied this in my research. 

The first is you have to calibrate 2 sensors to know their extrinsic. There are a few open source packages you can play with which I listed Below

The Second is fuse the data. The simple way is just based on calibration transform and use the tf to send. The complicated way is to deply pipelines such as depth image to LIDAR alignment and depth map variance estimation and fusion. You can choose to do it ez way like easiler landmark included EKF estimation, or you can follow CMU Zhangji`s Visual-LIDAR-Inertial fusion work for the direct 3D feature to LIDAR alignment. The choice is urs

(1)
<a href="https://i.stack.imgur.com/mGCk1.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/mGCk1.png" alt="enter image description here"></a>
<a href="http://wiki.ros.org/velo2cam_calibration" rel="nofollow noreferrer">http://wiki.ros.org/velo2cam_calibration</a>

Guindel, C., Beltrán, J., Martín, D. and García, F. (2017). Automatic Extrinsic Calibration for Lidar-Stereo Vehicle Sensor Setups. IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 674–679.

Pros. Pretty accurate and ez to use package. Cons. you have to made rigid cut board. 

(2) <a href="https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration</a>
<a href="https://i.stack.imgur.com/UoAax.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/UoAax.png" alt="enter image description here"></a>

<a href="https://i.stack.imgur.com/LQup0.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/LQup0.png" alt="enter image description here"></a>

LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences, arXiv 2017

Pros. Ez to use, Ez to make the hardware. Cons May is not so accurate

There were couple of others I listed In my thesis, I`ll go back and check for it and update here. If I remember

I have two separate pointclouds(<code>type= sensor_msgs/PointCloud2</code>) from two different sensors, a 3D stereo camera and a 2D LiDAR. I wanted to know how can I fuse these two pointclouds if the stereo pointcloud is 3D with fix length and a 2D LiDAR pointcloud with variable pointcloud length?

If someone has worked on it please help me, your help will be highly appreciated.
Thanks

3D Stereo_camera and 2D LiDAR pointclouds data fusion

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我有两个独立的点云(type= sensor_msgs/PointCloud2)从两个不同的传感器，一个三维立体相机和2D LiDAR。我想知道，如果立体声点云是具有固定长度的3D点云，以及具有可变点云长度的2D LiDAR点云，那么如何融合这两个点云呢？如果有人做过这方面的工作，请帮助我，您的帮助将不胜感激。谢谢

问三维Stereo_camera与二维LiDAR点云数据融合
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