IMU/GNSS與車體外參標定
作為無人車以及智能機器人而言，在裝配過程中各個傳感器之間的外參標定一直是比較頭疼的問題。這里作者也系統的學習了一下，傳感器的外參標定和在線標定問題。
下圖是我們常用的幾個坐標系，而對于常用的外參問題經常是IMU/GNSS與車體坐標的外參、Lidar和Camera的外參、Lidar和Lidar的外參、Lidar和IMU/GNSS的外參。
- 離線外參標定
1.1 IMU/GNSS與車體外參標定
這個IMU/GNSS與車體外參標定如下圖所示，主要需要獲取**T_{car}^{imu}**坐標系，這一類IMU/GNSS設備通過內部的緊耦合可以綜合輸出一系列校準后的位姿信息。
同時IMU的輸出頻率是很高的，所以通過插值的形式可以有效地提高整體綜合的頻率輸出。
為了去標定外參，一般的方法是獲取位姿運動的位姿序列，并通過GNSS/IMU來觀測車輛自身的運動（有的時候我們可以通過繞圈的形式+手持點測繪來對車輛自身坐標和GNSS坐標進行匹配計算）。
通過獲取很多個觀測和gnss的轉換可以得到cost fuction參與到里面去優化。
這里我們也給出了基于車體坐標系odom和IMU的位姿聯合矯正的相關代碼，考慮到IMU和輪速計的數據收集過程中本身在時間上就很難做到完全對齊，此時引入時間偏移（delta_t）用于表示兩者采集時間片之間的誤差，通過循環標定新產生的輪速計數據和原先的IMU
數據，選取誤差最小的結果作為最終兩者之間的標定，相應的（delta_t）即認為兩者采集時間的偏差。
其實作為車輛來說，在平面測量后，其實只需要觀測x，y，yaw即可。所以可以將用直線來做約束和校準，得到下圖的公式：
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