`imu_lidar` 模块说明

用途： 改 imu_lidar/ 源码时查阅。对外用法见根目录 README.md。

本包实现 LiDAR–IMU 外参标定：在连续行驶数据上选取关键帧，用 IMU 预积分与雷达配准构造相对运动对，求解安装外参。

A ≈ 关键帧间 IMU 相对运动（预积分：旋转 / 速度增量 / 位移增量）
B ≈ 关键帧间雷达配准
解 R_A R_X = R_X R_B  →  旋转外参（手眼阶段只用旋转）
再精修旋转与陀螺零偏；在完整六自由度模式下，可观时再估计平移等

入口：

python -m imu_lidar.cli plan
python -m imu_lidar.cli run --vehicle-config ... --imu ... --lidar ... --output ...

整体流程由 pipeline.py 串联。
修改本目录代码时，请同步更新本说明，并在 CHANGELOG.md 追加「时间戳 + 原本 → 改成」。

流水线顺序与文件

顺序	文件	作用
0	`contracts.py`	公共数据类型与状态枚举
0	`geometry.py`	刚体变换与旋转工具
0	`vehicle_config.py`	读取并校验车辆 YAML
1	`imu_io.py`	读标准 IMU 中间格式
1	`lidar_io.py`	读标准雷达会话目录
2	`timestamp_audit.py`	时间单调 / 频率 / 空洞检查
3	`imu_audit.py`	静止零偏、加速度模长检查、建议竖直轴
4	`time_offset.py`	粗估时间偏置 δt，并用旋转外参精修
5	`registration.py`	帧间点云配准
5	`keyframes.py`	按运动量抽取关键帧
5	`lidar_deskew.py`	可选点云去畸变（低速可关）
6	`imu_preintegration.py`	IMU 预积分（旋转及速度/位移增量、协方差、零偏雅可比）
6	`motion_pairs.py`	构造运动对；手眼使用其中的旋转
6	`motion_pairs_io.py`	运动对 JSON 缓存读写（供可视化直读）
7	`rotation_handeye.py`	加权旋转手眼
8	`observability.py`	旋转 / 平移可观性检查
8	`joint_optimizer.py`	联合精修；完整模式下可估计平移、重力、速度与时变零偏
9	`finalize.py`	写出结果 JSON（含 `motion_pairs.json`）
—	`pipeline.py`	编排全流程
—	`cli.py`	命令行入口
—	`CHANGELOG.md`	改动记录

运行模式要点

运动对始终计算完整预积分量（旋转、速度增量、位移增量及不确定度）。
--mode rotation_only：只精修旋转与常值陀螺零偏，交付旋转与时间偏置。
--mode full_se3：当前完成 Phase-A 后明确拒绝平移；待 Phase-B/C 会话状态重构完成后再恢复完整 SE(3) 交付。

输入格式

imu.csv                         # t,gx,gy,gz,ax,ay,az（建议设备时间）
lidar_session/
  frames_index.csv              # frame_id,filename,t_start,t_end
  frames/frame_XXXXX.npz        # points: (N,3) 米

原始 N300 .rscap + H32 dlog（或旧 MSOP .rscap）用仓库工具导出：python tools/export_rscap_to_v1.py ...（见 docs/V1_数据格式.md）。

当前能力

本包是仓库唯一标定路径：质检 → 时间偏置 → 关键帧配对 → 旋转手眼 → 联合精修 →（可选）完整六自由度 → 报告
点云去畸变：可选
阶段与用法见根目录 README.md
改动史：CHANGELOG.md

4.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape

imu_lidar 模块说明

流水线顺序与文件

运行模式要点

输入格式

当前能力

4.0 KiB

Raw Blame History

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