LiDAR-Camera Calibration Validator

LiDAR-Camera Calibration Validator ROS 2 | CHANGELOG | English

▸ 本工具用于 LiDAR-相机联合标定结果的快速可视化校验，基于 ROS 实时同步图像与点云数据，支持畸变校正投影、边缘重合度与归一化互信息评估，并输出融合图像及指标统计结果

▸ 广泛支持各种混合固态式与非重复扫描雷达，并且不依赖于相机和激光雷达时间同步

▸ 🎉 What's New: 已全面支持 ROS 2 Humble - 2026-03-07

主要特性

高精度投影：完整畸变校正的点云投影计算
定量评价指标：边缘重合度与归一化互信息
实时参数调节：基于 dynamic_reconfigure 的在线参数调整
边缘检测分析：Canny 边缘与重叠分析
性能监控：实时 FPS 与处理耗时统计
多雷达兼容：支持混合固态式与非重复扫描雷达

效果展示

图 1：LiDAR-Camera Calibration Validator 系统概览

系统流程

系统要求

必需依赖

ROS Noetic（Ubuntu 20.04）
OpenCV 4.x
PCL 1.10+
Eigen3
dynamic_reconfigure

GUI 依赖（可选）

python3-rospkg
ros-noetic-rqt-reconfigure
ros-noetic-rqt-gui

安装

克隆项目

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/BreCaspian/LiDAR-Camera_Calibration_Validator.git
cd LiDAR-Camera_Calibration_Validator

检查依赖

./scripts/quick_start.sh --check-deps

快速开始

一键启动

# 进入项目目录
cd ~/catkin_ws/src/LiDAR-Camera_Calibration_Validator

# 编辑标定参数
vim ~/catkin_ws/src/LiDAR-Camera_Calibration_Validator/config/sample_calibration.yaml

# 启动 LiDAR 与 Camera 驱动，发布话题

# 一键启动（自动编译并启动验证器）
./scripts/quick_start.sh -i /camera/image_raw -c /velodyne_points

# latest 同步模式示例（适用于非重复扫描雷达）
./scripts/quick_start.sh --sync-mode latest --latest-threshold 0.2 \
    -i /galaxy_camera/image_raw -c /livox/lidar

高级选项

./scripts/quick_start.sh --check-deps
./scripts/quick_start.sh --test
./scripts/quick_start.sh --force-compile
./scripts/quick_start.sh -i /camera/image_raw -c /velodyne_points
./scripts/quick_start.sh -f /path/to/your/calibration.yaml
./scripts/quick_start.sh --sync-mode latest --latest-threshold 0.2
./scripts/quick_start.sh --no-gui
./scripts/quick_start.sh --help

手动启动

source /opt/ros/noetic/setup.bash
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

roslaunch lidar_cam_validator validator.launch

# 新终端启动参数调节界面
rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

标定参数配置

编辑标定文件：

vim ~/catkin_ws/src/LiDAR-Camera_Calibration_Validator/config/sample_calibration.yaml

格式示例：

K_0: !!opencv-matrix
   rows: 3
   cols: 3
   dt: d
   data: [fx, 0, cx, 0, fy, cy, 0, 0, 1]

C_0: !!opencv-matrix
   rows: 1
   cols: 5
   dt: d
   data: [k1, k2, p1, p2, k3]

E_0: !!opencv-matrix
   rows: 4
   cols: 4
   dt: d
   data: [R11, R12, R13, tx,
          R21, R22, R23, ty,
          R31, R32, R33, tz,
          0,   0,   0,   1]

话题配置

命令行指定（推荐）

./scripts/quick_start.sh -i /your_camera/image_raw -c /your_lidar/cloudpoints

配置文件修改

vim ~/catkin_ws/src/LiDAR-Camera_Calibration_Validator/config/settings.yaml

image_topic: "/camera/image_raw"
cloud_topic: "/cloudpoints"

fused_topic: "/validator/fused_image"
info_topic: "/validator/validation_info"

calibration_file: "$(find lidar_cam_validator)/config/sample_calibration.yaml"

同步策略与非重复雷达支持

时间同步模式

sync_mode=approximate（默认）：ApproximateTime，同步时间较接近的图像与点云。
sync_mode=latest 或 latest_pair：按到达时间匹配最近一对消息，不依赖硬件同步。
latest_pair_time_threshold：latest 模式下到达间隔提示阈值（秒）。

点云累积（Livox 非重复扫描雷达）

Livox Mid-70、Horizon 单帧稀疏，建议启用累积：

使用 livox_ros_driver + livox_repub（或其他转换节点）将 CustomMsg 转换为 PointCloud2。
在 rqt_reconfigure 中开启 enable_accumulation，并按需调整累积窗口、帧数与点数上限。

图 5：LIVOX 非重复扫描雷达示例

Tip

统一说明：

1.为什么“随着目标距离增加点云缝隙吻合的更好”？

这是正常的物理现象

原因——视差：在近距离时，相机和雷达之间的安装位置差异（平移向量）引起的视差非常明显

一点点标定误差在图像上都会产生巨大的像素偏移

随着距离增加，平移带来的视差影响迅速减小，旋转误差占主导地位

推荐评估观测距离为 8-10 米（最少 5 米）

2.为什么结果一直显示 "Poor"？

评价方法目前不具有自适应性，主要功能是为开发者提供可视化

远处物体轮廓与点云边缘重合度在视觉上是合格的，就可以认为标定结果良好可用

Mid-70 的花瓣状扫描不如传统旋转雷达那样规则，可能会干扰依赖密集扫描线的评估算法

Livox 非重复扫描导致前景近距离点稀疏，本身也会让边缘匹配度低，所以 edge_overlap_score 更容易偏小

不要过分迷信自动化工具的评分

动态参数说明

使用 rqt_reconfigure 进行实时调节，修改立即生效，无需重启。

Visualization

参数名	类型	范围	默认值	说明
point_size	int	1-8	3	点大小（像素）
min_depth	double	0.1-5.0	0.5	颜色映射最小深度（米）
max_depth	double	5.0-200.0	50.0	颜色映射最大深度（米）
show_statistics	bool	-	true	显示统计信息
show_edge_overlay	bool	-	false	显示边缘叠加
show_depth_colorbar	bool	-	true	显示深度色条

Performance

参数名	类型	范围	默认值	说明
enable_downsampling	bool	-	false	启用下采样
max_points	int	10000-1000000	1000000	最大处理点数
enable_accumulation	bool	-	false	启用多帧累积
accumulation_time_sec	double	0.01-1.0	0.1	累积时间窗口（秒）
accumulation_frames	int	1-20	3	累积帧上限
accumulation_max_points	int	1000-2000000	200000	累积后点数上限

Filtering

参数名	类型	范围	默认值	说明
filter_by_distance	bool	-	true	启用距离过滤
min_distance	double	0.1-2.0	0.3	最近距离（米）
max_distance	double	10.0-200.0	100.0	最远距离（米）

Metrics

参数名	类型	范围	默认值	说明
enable_metrics	bool	-	true	启用指标计算
edge_threshold	int	10-200	50	Canny 阈值
edge_distance_threshold	double	1.0-20.0	5.0	边缘距离阈值（像素）
min_points_for_nmi	int	50-1000	100	计算 NMI 的最小投影点数

Control

参数名	类型	说明
reset_to_defaults	bool	一键恢复默认参数

输出

可视化窗口

融合图像：点云投影叠加到相机图像
深度颜色编码：近红远蓝的深度映射
颜色条：右上角深度范围指示
统计信息：左上角处理与指标统计

图 6：可视化界面

ROS 话题

/validator/fused_image：融合图像（sensor_msgs/Image）
/validator/validation_info：校验信息 JSON（std_msgs/String）
/validator_node/parameter_descriptions：参数描述
/validator_node/parameter_updates：参数更新事件

项目结构

LiDAR-Camera_Calibration_Validator/
├── include/
│   └── calibration_validator.h
├── src/
│   ├── calibration_validator.cpp
│   └── validator_node.cpp
├── scripts/
│   └── quick_start.sh
├── config/
│   ├── Validator.cfg
│   ├── sample_calibration.yaml
│   └── settings.yaml
├── launch/
│   └── validator.launch
├── README.md
└── CMakeLists.txt

数学原理

本节简述该工具相关数学原理，由于该工具侧重于实用，故只简单给出相关数学定义与数学表达，以便交流讨论
个人数学功底一般，若有问题，欢迎批评指正
数学原理简述 Wiki

贡献指南

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创建功能分支：git checkout -b feature/your-feature
提交更改：git commit -am 'Add some feature'
推送分支：git push origin feature/your-feature
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许可证

本项目采用 GPL-3.0-or-later 许可，详见 LICENSE。

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源码公开：分发时需提供源码或获取方式
许可证保留：保留原始许可与版权声明
修改声明：明确标注对原始代码的修改

致谢

ROS 社区
OpenCV 与 PCL
Dr. Kenji Koide 的联合标定工具

联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

项目作者 : YAO YUZHUO

电子邮箱 : yaoyuzhuo6@gmail.com

LiDAR-Camera Calibration Validator v4.0.0 - 激光雷达-相机联合标定结果快速验证！ 🚀

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 69 Commits
config		config
docs		docs
include		include
launch		launch
scripts		scripts
src		src
.gitignore		.gitignore
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CMakeLists.txt		CMakeLists.txt
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
package.xml		package.xml

Folders and files

Latest commit

History

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