用姿态补偿雷达数据畸变的文字想法

内容为文字想法，不一定具备工程正确性。

主体内容:

首先对这两种传感器进行简要介绍，
之后对这两种传感器数据进行简单处理，
之后对IMU，轮速计与激光雷达数据进行简单的时间同步，
最后实现使用这两个传感器进行激光雷达的运动畸变校正的功能．

1 IMU与轮速计的简介
1.1 IMU
1.1.1 简介

IMU全称Inertial Measurement Unit，惯性测量单元，主要用来检测和测量加速度与旋转运动的传感器。

IMU一般包括3个功能，

3轴加速度计：

测量 x y z 3个方向上的加速度，z轴的加速度也就是重力值的大小(IMU水平的情况下)
3轴陀螺仪(角度度计)：测量出IMU分别绕着 x y z 轴旋转的角速度
3轴磁力计：测出地球磁场的方向，用于确定IMU 在 x y z 轴的方向，但是受磁铁，金属等影响较大．

前两个功能的组合被称为6轴IMU，这3个功能的组合被称为9轴IMU．

IMU的频率可以很高，10hz-400hz 不等．

1.2 轮速计
1.2.1 简介

轮速计就是安装在电机上的编码器，通过电机旋转的圈数来计算机器人所走过的距离与角度，Odometry，译为里程计．

后来，随着SLAM的发展，里程计代表的意思多了起来，如激光雷达里程计，视觉里程计等等，这些代表的意思与轮速计差不多，都是通过各种方式，获取雷达或者相机这段时间内移动的距离与角度．

轮速计的频率一般不会太高，一般为20hz-50hz．

本文所用的里程计指的是轮速计，也就是通过编码器获取的距离与角度．

1.3 文字说明如何进行畸变校正

目前的激光雷达, 通过旋转反射镜或者旋转激光发射器一周，实现了360度范围的扫描．

而由于这一周的激光点数据不是同一时间得到的，就导致了雷达数据会在雷达发生运动时雷达数据会产生运动畸变．
举个例子

一个360的激光雷达，发射第一个点时激光雷达的位置是在(1, 0)处，碰到物体反射回来，测得的距离值为1.3m．由于激光雷达处于前进的状态，激光器旋转一周后，发射最后一个点时激光雷达的位置时假设变成了(1.1, 0)，再次碰到上述物体反射回来，测得的距离值就变为了1.2m．

而一般的激光雷达驱动是不会对这种现象进行处理的，最终得到的数据也就变成了，激光雷达处于(1, 0)位置处，观测前方1.3m的物体，雷达数据的第一个点返回的值为1.3m，而雷达数据的最后一个点测得的相同物体的距离为1.2m．

这就是畸变的发生的原理，是由于不同时刻，获取距离值时的激光雷达的坐标系发生了变化导致的．
如何进行畸变校正

1,3,1 知道了畸变是如何发生的，那如何进行畸变校正就清晰了．

只需要找到每个激光点对应时刻的激光雷达坐标系，相对于发射第一个点时刻的激光雷达坐标系，间的坐标变换，就可以将每个激光点都变换到发射第一个点时刻的激光雷达坐标系下，就完成了畸变的校正．

首先，假设雷达发射第一个点的时刻为 time_start，这时的雷达坐标系为 frame_start．

雷达其余点的时刻为 time_point，这时的雷达坐标系为 frame_point，其余点在 frame_point 坐标系下的坐标为 point．

只需要找到 frame_start 与 frame_point 间的坐标变换，就可以将其余点的坐标 point 通过坐标变换变换到 frame_start 坐标系下．

对所有点都进行上述操作后，得到的点的坐标，就是去畸变后的坐标了．

这就是畸变校正的过程．

https://zhuanlan.zhihu.com/p/358043003

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