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# LiDAR–IMU 外参标定
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用连续行驶中的 LiDAR 与 IMU 相对运动，估计安装外参与时间偏置：
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```text
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p_IMU = T_IMU_lidar · p_lidar
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```
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**当前阶段：** 算法与合成自检已闭环；已提供 `tools/export_rscap_to_v1.py`（N300 `.rscap` + H32 dlog/MSOP → 中间格式）；**合格实车验收尚未完成**，故正式外参尚未对实车落盘交付。
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## 先看什么（对外三份就够）
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| 顺序 | 文档 | 用途 |
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| --- | -------------------------------------- | -------------------- |
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| 1 | **本 README** | 做什么、怎么跑、结果怎么判 |
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| 2 | [docs/V1_数据格式.md](docs/V1_数据格式.md) | 中间格式 + 原始数据导出命令 |
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| 3 | [docs/标定流程与采集清单.md](docs/标定流程与采集清单.md) | 现场怎么采（合格数据要求） |
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其余（方法细述、测试说明、源码职责、CHANGELOG）给深入阅读 / 改代码时用，见文末。
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## 1. 输入 / 输出
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| 输入 | 说明 |
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| --------- | ----------------------------------------------------------- |
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| `imu.csv` | `t,gx,gy,gz,ax,ay,az`（秒；rad/s；m/s²）；`t` 用设备时间 |
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| 雷达会话目录 | `frames_index.csv` + `frames/*.npz`（米制 XYZ） |
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| 车辆 YAML | 轴向与时间语义；外参真值可空（`config/vehicle_installation.template.yaml`） |
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| 输出 | 说明 |
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| ------------------ | ---------------------- |
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| `T_IMU_lidar.json` | 外参 |
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| `time_offset.json` | `t_imu = t_lidar + δt` |
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| `summary.json` | 状态、残差、可观性 |
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新车原始数据导出（H32 dlog/zip + HI13 rscap）：
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```powershell
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python tools\export_rscap_to_v1.py `
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--imu-rscap path\to\hi13r4-imu.rscap `
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--imu-kind hi13 `
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--lidar-dlog path\to\session_or_recovered.zip `
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--host-start 2026-08-08T17:40:05 `
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--host-end 2026-08-08T17:45:15 `
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--out path\to\session_v1 `
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--require-difop
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```
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## 2. 一键复现（合成，不需实车）
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```powershell
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cd <本仓库根目录>
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python -m pip install -e ".[dev]"
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python -m pip install -e ".[open3d]" # 推荐
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powershell -File tools\reproduce_synthetic.ps1
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```
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证明：链路可跑通，能收回已知 yaw / δt。
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不证明：实车安装精度、平移可交付。
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产物在 `examples/synthetic_session/out/`。叠点查看：
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```powershell
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python tools\visualize_pair_3d.py `
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--lidar examples\synthetic_session\lidar `
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--imu examples\synthetic_session\imu.csv `
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--summary examples\synthetic_session\out\summary.json `
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--pair-index 0
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```
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键 `1`–`4` 切换叠点模式；`N`/`P` 切换运动对。
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## 3. 真实数据怎么跑
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1. 按采集清单录制（设备时间；静止 + 低速转弯；有结构场景）
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2. 导出中间格式（第1节命令）
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3. 填写车辆 YAML 的轴向与时间语义
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4. 标定：
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```powershell
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python -m imu_lidar.cli run `
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--vehicle-config config\vehicle_installation.template.yaml `
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--imu path\to\session_v1\imu.csv `
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--lidar path\to\session_v1\lidar `
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--output path\to\out `
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--mode rotation_only `
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--time-offset-search-s 2.0
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```
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1. 看 `summary.json`，再叠点 / 用验证会话复核后才交付
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| 模式 | 交付 | 成功标志 |
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| ------------------- | ------- | --------------------------- |
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| `rotation_only`（先做） | 旋转 + δt | `rotation_only_accepted` |
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| `full_se3`（激励够再试） | + 可观平移 | `full_se3_accepted`（否则平移拒绝） |
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| `summary.json` 状态 | 含义 |
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| ---------------------------------------------- | ----------- |
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| `rotation_only_accepted` / `full_se3_accepted` | 可进入验证 |
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| `full_se3_rejected_due_to_observability` | 旋转可用，平移不交 |
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| `blocked` | **不可作安装参数** |
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预期量级：旋转约 0.5°–2°；水平平移数厘米～十几厘米；无坡时竖直常不可观。
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## 4. 方法（一句话）
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关键帧雷达配准得 **B**，同区间 IMU 预积分得 **A**，解 `R_A R_X ≈ R_X R_B`；再估 δt。可观时才在 `full_se3` 下交平移。
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## 5. 试验边界（勿误读）
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| | 合成 pytest | 旧车 S2 线下 |
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| ------ | ------------------------ | ----------------- |
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| 目的 | 回归算法 | 验证旧主机时间数据上链路能跑完 |
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| 期望 | `rotation_only_accepted` | `blocked`**（预期）** |
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| 当安装参数？ | 否 | **否** |
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细节：[tests/README.md](tests/README.md)。
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## 6. 仓库结构与其余文档
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imu_lidar/ 算法与 CLI
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config/ 车辆配置模板
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docs/ 采集清单、数据格式、方法细述
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tools/ 导出、合成复现、可视化
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tests/ 自动化测试
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| 文档 | 何时看 |
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| [docs/IMU-LiDAR标定.md](docs/IMU-LiDAR标定.md) | 要看方法约定与实现状态表 |
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| [tests/README.md](tests/README.md) | 要看合成用例 / S2 烟测记录 |
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| [imu_lidar/文件职责说明.md](imu_lidar/文件职责说明.md) | 要改源码 |
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| [imu_lidar/CHANGELOG.md](imu_lidar/CHANGELOG.md) | 要查改动史 |
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改算法请同步职责说明与 CHANGELOG；改对外用法请更新本 README。 |