我有两个独立的点云 (type= sensor_msgs/PointCloud2)，来自两个不同的传感器，一个 3D 立体相机和一个 2D LiDAR 。我想知道如果立体点云是具有固定长度的 3D 点云和具有可变点云长度的 2D LiDAR 点云，我该如何融合这两个点云？
如果有人对此进行了研究，请帮助我，我们将非常感谢您的帮助。 谢谢
【问题讨论】：
标签： point-clouds stereo-3d fusion lidar stereotype
我在研究中研究了这一点。
首先，您必须校准 2 个传感器才能知道它们的外部特性。我在下面列出了一些您可以使用的开源软件包
第二个是融合数据。简单的方法只是基于校准变换并使用 tf 发送。复杂的方法是部署深度图像到激光雷达对齐和深度图方差估计和融合等管道。您可以选择像包含 EKF 估计的更简单的地标那样做它，或者您可以按照 CMU Zhangji 的 Visual-LIDAR-Inertial 融合工作直接 3D 特征到 LIDAR 对齐。选择是我们的
(1) http://wiki.ros.org/velo2cam_calibration
Guindel, C.、Beltran, J.、Martín, D. 和 García, F.（2017 年）。激光雷达立体车辆传感器设置的自动外部校准。 IEEE 智能交通系统国际会议 (ITSC)，674–679。
优点。非常准确和 ez 使用包。缺点。你必须制作刚性切板。
(2)https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration
使用 3D-3D 点对应的激光雷达相机校准，arXiv 2017
优点。 Ez 使用，Ez 制造硬件。缺点可能不是那么准确
我在论文中列出了其他几个，我会回去检查并在这里更新。如果我记得
【讨论】：