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imu_lidar 模块说明
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 |
| 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 |
| — | 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：在可观时再估计重力、关键帧速度、时变零偏与平移；结果写入summary.json的 joint 字段。
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
原始录制格式不在本包内解析，需先导出为上述中间格式。详见 [docs/V1_数据格式.md](../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
- 阶段与试验边界见根目录
README.md§0 - 改动史：
CHANGELOG.md