标定分享2--基于走直线标定RTK与车体旋转外参

### LiDAR 和 RTK 的外参标定方法 对于LiDAR和RTK的外参标定，一种有效的方式是在MATLAB环境下通过优化算法来解决两者间的位姿关系问题[^2]。具体来说，在这一过程中会涉及到记录并预处理来自RTK和LiDAR的数据流（bag文件），这些数据包含了时间同步后的GPS位置信息以及三维空间内的点云数据。 为了提高标定精度，可以采用基于线特征的方法来进行自动在线外参标定。该方案首先从获取到的点云与图像资料里识别并筛选出直线结构作为匹配依据；接着运用自适应优化技术调整初始估计值直至收敛于最优解，从而得到高精度的姿态转换矩阵[^1]。值得注意的是，由于雷达通常只提供二维平面内目标的位置描述而缺乏垂直方向上的距离感测能力，因此实际操作时往往只需考虑水平平移量(x, y)及绕z轴旋转角度(yaw)[^3]。 此外，还有许多现成工具可以帮助完成这项工作，比如ETH开发的`lidar_align`库就提供了针对此类任务的支持功能集，能够简化整个流程并提升工作效率[^4]。下面给出一段简单的Python伪代码用于说明如何调用相关API执行基本的外参计算： ```python import lidar_align as la def calibrate_lidar_rtk(lidar_data, rtk_data): # 初始化配置参数 config = { 'method': 'adaptive_optimization', # 使用自适应优化法 'features': ['line'] # 提取线条特征 } aligner = la.Aligner(config) result = aligner.calibrate(lidar_data, rtk_data) return result['extrinsics'] ```