文件名称：camera_localization：使用aruco标记的摄像机本地化
文件大小：33KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 18:35:37
opencv localization camera ros calibration
相机本地化 使用标记的相机定位。 建立 我们在朝下朝向地图表面的天花板上安装了三个摄像头。 这些摄像机连接到一台计算机，该计算机负责为所有汽车提供本地化。 每辆汽车都有自己独特的aruco标记（4x4_50，9厘米），并且aruco标记（6x6_250）放置在地图表面上。 每个摄像机必须至少知道其世界坐标所在的地板上的四个aruco标记。 摄像机的安装位置应使其相互重叠一点，以便至少可以通过一个摄像机始终看到汽车上的标记。 创建aruco标记 在scripts文件夹内，有两个用于创建汽车和地图表面标记的python脚本。 使用python运行每个脚本并提供唯一的ID： python crea
【文件预览】：
camera_localization-master
----CMakeLists.txt(1KB)
----.gitignore(363B)
----launch()
--------Camera.launch(2KB)
--------SingleCameraLocalization.launch(5KB)
--------CameraLocalization.launch(382B)
--------RoboticsLabLocalization.launch(252B)
--------Multimaster.launch(342B)
----params()
--------localization_cam_middle.yaml(670B)
--------localization_cam_right.yaml(671B)
--------config.yaml(2KB)
--------localization_cam_left.yaml(698B)
----README.md(6KB)
----cfg()
--------CameraLocalization.cfg(4KB)
----LICENSE(34KB)
----package.xml(663B)
----src()
--------CameraLocalizationNode.cpp(287B)
--------CameraLocalization.cpp(21KB)
--------CameraLocalization.h(6KB)
----scripts()
--------create_car_marker.py(201B)
--------create_map_marker.py(203B)
----rviz()
--------detection.rviz(11KB)