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Un método de calibración conveniente para Lrf

18/03/2020

how to calibrate a laser rangefinder

Sobre esta base, Hong exploró más a fondo el método de calibración de las cámaras de gran distorsión. Cuando trabaja con un medidor de distancia láser, o con un telémetro a menudo, puede confiar en medidas exactas. Sin embargo, no todas las herramientas son perfectas y con el tiempo lo es. Si no hay precisión en oracionesasantarita.com las medidas, puede calibrar en el rango de -7 mm a 7 mm. Para hacer esto, en el estado apagado del telémetro, presione el botón redondo y manténgalo presionado durante al menos 5 segundos. En el modo de configuración, también puede habilitar o deshabilitar la luz de fondo de la pantalla y cambiar la unidad.

El fabricante afirma una precisión de medición de ± 2 mm. ¿Es esto mucho? Si estamos hablando de girar una pieza con un láser, entonces esto es inaceptable, pero si estamos hablando de medir el área de un blanqueardientes.org apartamento, entonces este error no juega ningún papel. Debe entenderse que este es un dispositivo compacto que siempre puede llevar consigo y, si es necesario, realizar la mayoría de las mediciones.

Modelo de medición

Si bien una herramienta de medición de distancia láser es notablemente rápida y eficiente, hay situaciones que desafiarán a cualquier marca o modelo. La clave para tomar mediciones exitosas con cualquier producto de medición de distancia láser comienza con apuntar a un objetivo sólido. Será difícil intentar medir superficies altamente reflectantes, porosas, translúcidas, cubiertas de agua o cubiertas de luz solar brillante. Esto es cierto para todos los productos de medición de distancia por láser y no es un problema de defectos. También analizamos la influencia del error de medición del sistema de rango láser en la precisión de la calibración.

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Complementamos un conjunto de datos de calibración de la ubicación del tablero de ajedrez en el borde de la imagen para verificar el efecto del cambio de ubicación del tablero de ajedrez en la precisión del método propuesto. Por tanto, se demostró que el método propuesto en este artículo también es aplicable cuando los datos recopilados se encuentran en el borde de la imagen. A partir de los resultados de calibración en la Figura 9 y la Tabla 4, vemos que nuestro método y el método de Zhang tienen resultados de calibración similares en los parámetros intrínsecos de la cámara. Debido a que los modelos de distorsión utilizados por los dos métodos son diferentes, los significados físicos de los coeficientes de distorsión son diferentes, por lo que no tiene sentido compararlos.

Un método de calibración conveniente para Lrf

El ruido distribuido en Gauss ωd∼Gauss0, Σd se agregó al error de rango, y la desviación estándar Σd se cambió gradualmente de 1 mm a 15 mm. Calculamos los errores de calibración de los parámetros del sistema en cada nivel de ruido. Como se muestra en la Figura 6, excepto por la relación lineal entre el vector de traslación y el error de distancia, los otros parámetros apenas cambian con el aumento del error.

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Este artículo propone un nuevo método de calibración para un sistema de percepción diseñado para un robot móvil. El sistema utilizado está compuesto por una cámara CCD y un telémetro láser. El foco está en identificar la transformación del telémetro láser / cámara. Se utiliza un proceso de calibración basado en un patrón de calibración específico para identificar dicha transformación. Los procedimientos adaptados definen una relación geométrica entre estos dos sensores. El método de calibración se implementa en el sistema de percepción de un robot móvil experimental. Ferrara y col. mencionó que la posición del tablero de ajedrez tiene un efecto sobre la precisión de la calibración.

En el proceso de calibración de parámetros extrínsecos, es necesario calcular el origen de coordenadas Ol del sistema de coordenadas de rango del láser y la dirección de emisión del láser OlZl →. Finalmente, se estiman las relaciones de conversión entre el sistema de medición de cámara OM y el sistema de coordenadas LRF Ol, se determinan la matriz de rotación Rl2M y el vector de traslación tl2M. Zhang propuso un método de calibración simple para los parámetros intrínsecos de la cámara, donde los parámetros se determinaron utilizando un método no lineal y se logró una alta precisión. Posteriormente, basándose en el marco de Zhang, los investigadores mejoraron la precisión y la expansión de la escena al diseñar diferentes formas de objetivos y mejorar la calibración del algoritmo. Hartly introdujo el modelo de división de distorsión para corregir la distorsión de la imagen.

  • Primero, los parámetros de la cámara y los coeficientes de distorsión son desacoplados por el centro de distorsión.
  • Este método se puede aplicar no solo a las cámaras LRF 2D y 3D convencionales, sino también a calibrar sistemas combinados de cámara LRF 1D recientemente desarrollados.
  • En este artículo, se propone un método de calibración simple y fácil de alta precisión para el sistema de medición combinado LRF-cámara que se utiliza ampliamente en la actualidad.
  • Solo necesita una placa de calibración para registrar al menos tres conjuntos de datos.
  • Además, establecemos una función de costos para optimizar el sistema.