.一體化教學(xué)設(shè)計授課教師：授課班級：學(xué)時數(shù)：8授課日期：一體化教學(xué)場所：教學(xué)目標(biāo)能力目標(biāo)知識目標(biāo)素質(zhì)目標(biāo)1.掌握視覺傳感器內(nèi)參標(biāo)定的步驟；2.掌握激光雷達(dá)與視覺傳感器聯(lián)合標(biāo)定外參的步驟；1.通過課程講解了解視覺傳感器標(biāo)定的相關(guān)知識；2.通過課程講解了解激光雷達(dá)與視覺傳感器聯(lián)合標(biāo)定的相關(guān)知識；1.專心聽課認(rèn)真記錄筆記；2.積極參與討論；3.個人積極回答問題；4.認(rèn)真填寫工作頁；5.養(yǎng)成良好的課后復(fù)習(xí)習(xí)慣；6.課后翻閱相關(guān)資料加深對課程的了解。教學(xué)重點1.視覺傳感器標(biāo)定的目的與方法；2.激光雷達(dá)的標(biāo)定目的與方法；3.激光雷達(dá)與視覺傳感器聯(lián)合標(biāo)定；4.RMONCAM魚眼單目視覺傳感器內(nèi)參；5.視覺傳感器與Robosense-16線激光雷達(dá)聯(lián)合標(biāo)定外參。教學(xué)準(zhǔn)備1.激光雷達(dá)與視覺傳感器的聯(lián)合標(biāo)定功能課件；教學(xué)活動1.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解視覺傳感器標(biāo)定的目的與方法；2.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解激光雷達(dá)的標(biāo)定目的與方法；3.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解激光雷達(dá)與視覺傳感器聯(lián)合標(biāo)定的目的與方法；4.通過視頻教學(xué)講解、實操演示和學(xué)生動手實操，讓學(xué)生們掌握RMONCAM魚眼單目視覺傳感器內(nèi)參開發(fā)實訓(xùn)操作。5.通過視頻教學(xué)講解、實操演示和學(xué)生動手實操，讓學(xué)生們掌握利用視覺傳感器與Robosense-16線激光雷達(dá)聯(lián)合標(biāo)定外參開發(fā)實訓(xùn)操作。課后作業(yè)教學(xué)體會2.一體化教學(xué)實施教學(xué)流程教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法教學(xué)手段學(xué)生活動時間分配（min）教學(xué)引入提問：激光雷達(dá)與視覺傳感器如何實現(xiàn)聯(lián)合標(biāo)定？課前提問多媒體課件分組討論10教學(xué)告知1.視覺傳感器標(biāo)定的目的與方法；2.激光雷達(dá)的標(biāo)定目的與方法；3.激光雷達(dá)與視覺傳感器聯(lián)合標(biāo)定；4.RMONCAM魚眼單目視覺傳感器內(nèi)參；5.視覺傳感器與Robosense-16線激光雷達(dá)聯(lián)合標(biāo)定外參。講授多媒體課件示范教學(xué)課前預(yù)習(xí)15教學(xué)準(zhǔn)備1.利用激光雷達(dá)與視覺傳感器的聯(lián)合標(biāo)定；講授多媒體課件講解課前預(yù)習(xí)10教學(xué)實施1.視覺傳感器標(biāo)定的目的與方法；2.激光雷達(dá)的標(biāo)定目的與方法；3.激光雷達(dá)與視覺傳感器聯(lián)合標(biāo)定；4.RMONCAM魚眼單目視覺傳感器內(nèi)參；5.視覺傳感器與Robosense-16線激光雷達(dá)聯(lián)合標(biāo)定外參。講授演示練習(xí)多媒體課件講解實操演示課前預(yù)習(xí)分組討論動手實操25教學(xué)總結(jié)1.激光雷達(dá)與視覺傳感器的聯(lián)合標(biāo)定；2.RMONCAM魚眼單目視覺傳感器內(nèi)參標(biāo)定；3.視覺傳感器與Robosense-16線激光雷達(dá)聯(lián)合標(biāo)定外參;4.數(shù)據(jù)融合檢驗標(biāo)定效果。提問啟發(fā)引導(dǎo)多媒體課件講解1.回答問題2.完成學(xué)生工作頁303.任務(wù)考核及答案3.1基礎(chǔ)知識認(rèn)識工單（1）相機標(biāo)定的目的就是確定空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應(yīng)點之間的相互關(guān)系，建立攝像機成像的幾何模型。（2）攝像機參數(shù)包括內(nèi)參、外參、畸變系數(shù)，畸變系數(shù)包括徑向畸變和切向畸變。（3）視覺傳感器標(biāo)定方法有傳統(tǒng)視覺傳感器標(biāo)定法、主動視覺傳感器標(biāo)定方法和自標(biāo)定法。（4）激光雷達(dá)與視覺傳感器聯(lián)合標(biāo)定的作用是建立點云的point和圖像pixel之間的對應(yīng)關(guān)系。3.2RMONCAM魚眼單目視覺傳感器內(nèi)參開發(fā)活動實施工單步驟操作根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1內(nèi)參標(biāo)定準(zhǔn)備（1）內(nèi)參標(biāo)定需要準(zhǔn)備標(biāo)定板，用的是12x9，棋盤格單格邊長為3.6cm的專業(yè)標(biāo)定板。2錄制一個視覺傳感器話題的Bag（1）打開虛擬機，在窗口選擇并連接視覺傳感器；（2）在窗口區(qū)域內(nèi)單擊鼠標(biāo)右鍵，然后選擇“打開終端”；（3）在終端窗口區(qū)域內(nèi)輸入命令“roscore”，然后按回車鍵運行ROS轉(zhuǎn)接點；（4）在窗口區(qū)域內(nèi)單擊鼠標(biāo)右鍵，然后選擇“打開終端”新建一個“終端”輸入命令“roslaunchusb_camusb_cam-test.launch”來啟動視覺傳感器launch文件打開視覺傳感器。3打開標(biāo)定工具（1）單擊“文件夾”→“HOME”→“ros+cam+lidar”→“autoware”→“ros”（路徑）（2）在“ros”文件夾內(nèi)右鍵打開終端，輸入命令“sourcedevel/setup.bash”按回車；（3）輸入指令“rosrunautoware_camera_lidar_calibratorcameracalibrator.py--size11x8--square0.036image:=/usb_cam/image_raw”，啟動標(biāo)定工具。4視覺傳感器標(biāo)定及保存（1）標(biāo)定界面是黑白的，當(dāng)拿出標(biāo)定板對著視覺傳感器時，它會自動識別標(biāo)定板里面內(nèi)角的參數(shù)并用其它顏色線條標(biāo)注；（2）標(biāo)定參數(shù)分別為舉起標(biāo)定板移動，當(dāng)右上角的X：移動到視覺傳感器視野范圍的最左邊，最右邊）、Y：（移動到視覺傳感器視野范圍的最上方，最底部）、Size：（移動標(biāo)定板充滿整個視覺傳感器視野范圍）、Skew：（改變標(biāo)定板的角度，斜著拿標(biāo)定板）變?yōu)榫G色時（X，Y和Size一起標(biāo)定：保持標(biāo)定板傾斜啟動到視野的最左，最右，最上，最下），標(biāo)定按鈕”CALIBRATE”可用，單擊即可計算內(nèi)參矩陣。（3）等待計算機后臺計算后，窗口會出現(xiàn)視覺傳感器矩陣數(shù)據(jù)。（4）單擊“SAVE-保存”按鈕，單擊后，出現(xiàn)一個保存的路徑，會顯示出保存的時間等（以時間命名），如果想找回保存的文件，可以按照保存時間去找出來。保存完畢后，單擊“COMMIT”按鈕退出標(biāo)定工具，保存完后，使用快捷鍵“CTRL+C”關(guān)閉視覺傳感器實時同步窗口（不能關(guān)閉終端窗口），注意這里會多保存一個Autoware類型的YAML文件格式，也就是后面外參標(biāo)定要導(dǎo)入的文件，3.3視覺傳感器與Robosense-16線激光雷達(dá)聯(lián)合標(biāo)定外參開發(fā)活動實施工單步驟操作根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1聯(lián)合標(biāo)定準(zhǔn)備（1）準(zhǔn)備標(biāo)定板和錄制Bag包，在電腦上回放用于標(biāo)定工具的話題輸入。2啟動視覺傳感器launch文件（1）打開虛擬機，在窗口選擇并連接視覺傳感器；（2）在窗口區(qū)域內(nèi)單擊鼠標(biāo)右鍵，然后選擇“打開終端”；（3）在終端窗口區(qū)域內(nèi)輸入命令“roscore”，然后按回車鍵運行ROS轉(zhuǎn)接點（注意這個窗口不用關(guān)閉）；（4）再次窗口區(qū)域內(nèi)單擊鼠標(biāo)右鍵，然后選擇“打開終端”新建一個“終端”輸入命令“roslaunchusb_camusb_cam-test.launch”來啟動視覺傳感器launch文件打開視覺傳感器。3驅(qū)動激光雷達(dá)（1）打開激光雷達(dá)；（2）單擊“文件夾”→“HOME”→“ros+cam+lidar”→“l(fā)idar_catkinws”后，在文件夾內(nèi)右鍵打開終端，輸入命令“sourcedevel/setup.bash”按回車，再輸入指令“roslaunchrslidar_sdkstart.launch”，最后按下回車鍵，激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)界面會在顯示器上打開；（4）切換到視覺傳感器的終端，輸入指令“roslaunchusb_camusb_cam-test.launch”按下回車鍵，彈出視覺傳感器窗口后，切回到激光雷達(dá)點云的窗口界面后，單擊界面里面的“Add”→“Bytopic”→“usb_cam”→“image_raw”→“image”，再單擊下面的“OK”鍵；（5）使用鼠標(biāo)調(diào)整視覺傳感器窗口大小，將其與激光雷達(dá)的朝向位置一致，可以通過舉起標(biāo)定板來確定位置；（6）打開一個終端，添加指令“rosbagrecord-Ocamera_rslidar_calibration0916.bag；/usb_cam/image_raw/rslidar_points”錄制激光雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定包，然后按下回車鍵錄制；（7）錄制的時候，因為是16線激光雷達(dá)，所以拿標(biāo)定板的時候離激光雷達(dá)不能太遠(yuǎn)，不然就不能清楚地看到標(biāo)定板了，錄制時建議的站位分別是：近處左邊，近處中間，近處右邊；中間左邊，中間中間，中間右邊；遠(yuǎn)處左邊，遠(yuǎn)處中間，遠(yuǎn)處右邊；（8）錄制的時候建議每個位置移動改變標(biāo)定板的姿態(tài)，每個姿勢停留1-2秒左右，為防止模糊需要上仰，下俯，左偏，中間不動，右偏移動標(biāo)定板。錄制標(biāo)定包的關(guān)鍵就是錄制多個位置、改變拿標(biāo)定板的姿勢和必須保證能清楚的看到標(biāo)定板，錄制完成后，在終端指令欄目上按一下回車鍵結(jié)束錄制，然后找出錄制的文件；（9）回放數(shù)據(jù)包前，需要將視覺傳感器實時窗口和激光雷達(dá)關(guān)閉，然后運行激光雷達(dá)驅(qū)動；（10）回放Bag使用如下命令，加上--pause意思是啟動即暫停，防止跑掉數(shù)據(jù)，按空格繼續(xù)回放，輸入指令“rosbagplay--pausecamera_rslidar_calibration0916.bag，然后按下回車播放，此時狀態(tài)是“PAUSED”暫定狀態(tài)，需要按空格鍵才能播放。（11）單擊“文件夾”→“HOME”→“ros+cam+lidar”→“autoware-1.10.0”→“ros”后，在文件夾內(nèi)右鍵打開終端，輸入指令“sourcedevel/setup.bash”按回車，再輸入指令“roslaunchautoware_camera_lidar_calibratorcamera_lidar_calibration.launchintrinsics_file:=/home/alvis/20210916_1119_autoware_camera_calibration.yamlimage_src:=/usb_cam/image_raw”，最后按下回車鍵，然后彈出image-view2窗口；（12）當(dāng)上面的image-view2出現(xiàn)視覺傳感器畫面時，然后按空格回放然后再暫停回放，然后將兩個畫面大小調(diào)到基本一致這樣子標(biāo)定效果會更好；（13）單擊Add添加要訂閱的Image和PontCloud話題，分別設(shè)置每個訂閱話題的topic、FixedFrame設(shè)置為rslidar不然會沒有點云顯示、切換點云查看視角，用鼠標(biāo)滑輪調(diào)整點云距離，確保能看到標(biāo)定板；（14）做標(biāo)定的時候，建議選擇九個點來做標(biāo)定，左右兩個畫面選擇的點位置保證基本一致。同時切換出image-view2的界面，單擊工具欄放大圖像，然后手動選擇一個像素點和點云進(jìn)行單次標(biāo)定，觀察圖像和點云，并在image-view2中用鼠標(biāo)選擇一個像素點，單擊rviz工具欄的PublishPoint，然后在rviz中選擇一個對應(yīng)的點云數(shù)據(jù)點，當(dāng)你的鼠標(biāo)右下角出現(xiàn)一個淺紅色的路標(biāo)記號時即可單擊該數(shù)據(jù)點，觀察image-view2的窗口是否出現(xiàn)points的提示信息；（15）重復(fù)以上步驟，選擇9個不同的像素點云對，因為需要足夠的數(shù)據(jù)才能計算外參矩陣，當(dāng)?shù)?個點選擇完后，該工具會自動計算外參標(biāo)定矩陣，可以觀察到終端畫面顯示9:9標(biāo)定完畢后，它會自動保存文件，最終的標(biāo)定文件保存在home目錄下，外參標(biāo)定結(jié)束。3.3數(shù)據(jù)融合檢驗標(biāo)定效果步驟操作根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1打開數(shù)據(jù)包（1）標(biāo)定矩陣有了之后，利用autoware提供的融合工具來查看標(biāo)定的效果，先來回放數(shù)據(jù)，在終端輸入指令“rosbagplay--pausecamera_rslidar_calibration0819.bag/rslidar_points:=/points_raw”后按下回車鍵，它是一個暫停的狀態(tài)；（2）回到Autoware主界面，在終端輸入指令“./run”后按下回車鍵運行，提示輸入密碼（密碼是“root”）；（3）輸入密碼后會彈出一個RuntimeManager窗口，然后單擊“Sensing”→“CalibrationPublisher”→選擇參數(shù)“/usb_cam”→單擊“Ref”，在文件文件夾里面選擇“20210916_115455autowarelidarcamera_calibration.yaml”外參標(biāo)定文件，然后單擊“OK”；（4）單擊“PointsImage”選擇CameralD“/usb_cam”后單擊“OK”；（5）單擊“RViz”窗口選擇“ImageTopic”和“PointTopic”參數(shù)；（6）單擊AuToWare終端按下空格鍵，然后就能看到融合標(biāo)定效果了，這個效果有點偏差，在錄制的時后標(biāo)定板位置有點偏差；1.一體化教學(xué)設(shè)計授課教師：授課班級：學(xué)時數(shù)：8授課日期：一體化教學(xué)場所：教學(xué)目標(biāo)能力目標(biāo)知識目標(biāo)素質(zhì)目標(biāo)1.能獨立完成毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的聯(lián)合標(biāo)定。1.通過課程講解掌握標(biāo)定的定義和分類；2.通過課程講解掌握毫米波雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定融合的意義；3.通過課程講解掌握毫米波雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定融合的方式；4.通過課程講解掌握毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的安裝與調(diào)試的方法及步驟；5.通過課程講解掌握毫米波雷達(dá)和視覺傳感器標(biāo)定融合的實現(xiàn)步驟。1.專心聽課認(rèn)真記錄筆記；2.積極參與討論；3.個人積極回答問題；4.認(rèn)真填寫工作頁；5.養(yǎng)成良好的課后復(fù)習(xí)習(xí)慣；6.課后翻閱相關(guān)資料加深對課程的了解。教學(xué)重點1.毫米波雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定融合的方式；2.毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的安裝與調(diào)試的方法及步驟；3.毫米波雷達(dá)和視覺傳感器標(biāo)定融合的實現(xiàn)步驟。教學(xué)準(zhǔn)備1.基于毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的標(biāo)定融合課件；教學(xué)活動1.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解毫米波雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定融合的方式；2.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的安裝與調(diào)試的方法及步驟；3.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解毫米波雷達(dá)和視覺傳感器標(biāo)定融合的實現(xiàn)步驟。課后作業(yè)教學(xué)體會2.一體化教學(xué)實施教學(xué)流程教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法教學(xué)手段學(xué)生活動時間分配（min）教學(xué)引入提問：在智能駕駛技術(shù)中，單一的傳感器是不能夠解決所有問題的，那會有哪些解決方法呢？課前提問多媒體課件分組討論10教學(xué)告知1.毫米波雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定融合的方式；2.毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的安裝與調(diào)試的方法及步驟；3.毫米波雷達(dá)和視覺傳感器標(biāo)定融合的實現(xiàn)步驟。講授多媒體課件示范教學(xué)課前預(yù)習(xí)15教學(xué)準(zhǔn)備1.基于毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的標(biāo)定融合課件；講授多媒體課件講解課前預(yù)習(xí)10教學(xué)實施1.毫米波雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定融合的方式；2.毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的安裝與調(diào)試的方法及步驟；3.毫米波雷達(dá)和視覺傳感器標(biāo)定融合的實現(xiàn)步驟。講授演示練習(xí)多媒體課件講解實操演示課前預(yù)習(xí)分組討論動手實操25教學(xué)總結(jié)毫米波雷達(dá)與視覺傳感器標(biāo)定融合的方式、毫米波雷達(dá)和視覺傳感器標(biāo)定融合的實現(xiàn)步驟。提問啟發(fā)引導(dǎo)多媒體課件講解1.回答問題2.完成學(xué)生工作頁303.任務(wù)考核及答案3.1開發(fā)基礎(chǔ)知識認(rèn)識工單相機與毫米波雷達(dá)的融合方式有：原始數(shù)據(jù)級融合、特征級融合、目標(biāo)級融合。毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的標(biāo)定問題，就是要將毫米波檢測的目標(biāo)轉(zhuǎn)換到圖像上。具體分為三個步驟：1、將毫米波雷達(dá)坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到世界坐標(biāo)系2、將世界坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到相機坐標(biāo)系3、相機坐標(biāo)系->圖像坐標(biāo)系->像素坐標(biāo)系3.2基于激光雷達(dá)實現(xiàn)SLAM功能開發(fā)活動實施工單3.2.1準(zhǔn)備工作步驟準(zhǔn)備工作（根據(jù)實際使用的工具作答）根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1安裝設(shè)備在進(jìn)行毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的標(biāo)定融合之前，需要將視覺傳感器和毫米波雷達(dá)安裝到應(yīng)用實訓(xùn)臺上。注意事項：（1）安裝攝像頭時，1號攝像頭需要調(diào)整到與地面平行；（2）安裝毫米波雷達(dá)的時候，需要注意毫米波雷達(dá)的安裝方向。2場地準(zhǔn)備（1）把應(yīng)用實訓(xùn)臺架推到規(guī)定的位置；（2）在毫米波雷達(dá)下方的地面上貼一條黃色標(biāo)志線，標(biāo)志線需要與應(yīng)用實訓(xùn)臺架平行。（3）以毫米波雷達(dá)下方為圓心，圈出一個角度為40°的扇形報警區(qū)域3.2.2視覺傳感器標(biāo)定的實施工單步驟視覺傳感器的標(biāo)定（根據(jù)實際使用的工具作答）根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1打開“視覺傳感器與毫米波雷達(dá)標(biāo)定融合“軟件2選擇視覺傳感器，選擇“RMONCAMA21080P“3在左上角“攝像頭狀態(tài)”，選擇“打開“按鈕，打開視覺傳感器4打開攝像頭之后，選擇“拍攝”按鈕，借助標(biāo)定板，拍攝五個不同角度的照片5完成照片拍攝之后，選擇“標(biāo)定”按鈕，進(jìn)行標(biāo)定3.2.3調(diào)試毫米波雷達(dá)的實施工單步驟毫米波雷達(dá)的調(diào)試（根據(jù)實際使用的工具作答）根據(jù)實際情況在“□”位置上打“√”或根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1設(shè)置報警區(qū)域角度和報警區(qū)域距離，報警區(qū)域角度為20°，報警區(qū)域距離為5m2選擇“打開設(shè)備“按鈕，打開毫米波雷達(dá)，進(jìn)行CAN通訊3打開毫米波雷達(dá)之后，坐標(biāo)系是否有數(shù)據(jù)是R否￡結(jié)論毫米波雷達(dá)是否正常是R否￡3.2.4毫米波雷達(dá)和視覺傳感器融合的實施工單步驟毫米波雷達(dá)和視覺傳感器的融合（根據(jù)實際使用的工具作答）根據(jù)實際情況在“□”位置上打“√”選擇“融合“按鈕，進(jìn)行毫米波雷達(dá)和視覺傳感器的標(biāo)定融合。結(jié)論視覺傳感器檢測到的圖像和毫米波雷達(dá)探測到的點是否重合是R否￡1.一體化教學(xué)設(shè)計授課教師：授課班級：學(xué)時數(shù)：8授課日期：一體化教學(xué)場所：教學(xué)目標(biāo)能力目標(biāo)知識目標(biāo)素質(zhì)目標(biāo)1.能獨立完成基于激光雷達(dá)實現(xiàn)SLAM的開發(fā)；2.能獨立完成基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM的開發(fā)。1.通過課程講解了解SLAM建圖和Hector_SLAM；2.通過課程講解了解IMU內(nèi)參標(biāo)定的方法及激光雷達(dá)與IMU外參標(biāo)定的方法；3.通過課程講解了解多傳感器融合算法LIO-SAM介紹；4.通過課程講解了解基于激光雷達(dá)實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程；5.通過課程講解了解基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程。1.專心聽課認(rèn)真記錄筆記；2.積極參與討論；3.個人積極回答問題；4.認(rèn)真填寫工作頁；5.養(yǎng)成良好的課后復(fù)習(xí)習(xí)慣；6.課后翻閱相關(guān)資料加深對課程的了解。教學(xué)重點1.IMU內(nèi)參標(biāo)定的方法；2.激光雷達(dá)與IMU外參標(biāo)定的方法；3.多傳感器融合算法LIO-SAM；4.基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程。教學(xué)準(zhǔn)備1.基于激光雷達(dá)與IMU實現(xiàn)SLAM功能課件；教學(xué)活動1.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解IMU內(nèi)參標(biāo)定的方法；2.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解激光雷達(dá)與IMU外參標(biāo)定的方法；3.通過多媒體課件講解，讓學(xué)生們了解多傳感器融合算法LIO-SAM；4.通過視頻教學(xué)講解、實操演示和學(xué)生動手實操，讓學(xué)生們掌握基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程。課后作業(yè)教學(xué)體會2.一體化教學(xué)實施教學(xué)流程教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法教學(xué)手段學(xué)生活動時間分配（min）教學(xué)引入提問：激光雷達(dá)結(jié)合IMU是如何實現(xiàn)SLAM建圖的？課前提問多媒體課件分組討論10教學(xué)告知1.IMU內(nèi)參標(biāo)定的方法；2.激光雷達(dá)與IMU外參標(biāo)定的方法；3.多傳感器融合算法LIO-SAM；4.基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程。講授多媒體課件示范教學(xué)課前預(yù)習(xí)15教學(xué)準(zhǔn)備1.基于激光雷達(dá)與IMU實現(xiàn)SLAM功能課件；講授多媒體課件講解課前預(yù)習(xí)10教學(xué)實施1.IMU內(nèi)參標(biāo)定的方法；2.激光雷達(dá)與IMU外參標(biāo)定的方法；3.多傳感器融合算法LIO-SAM；4.基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程。講授演示練習(xí)多媒體課件講解實操演示課前預(yù)習(xí)分組討論動手實操295教學(xué)總結(jié)基于激光雷達(dá)實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程、基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM的開發(fā)過程。提問啟發(fā)引導(dǎo)多媒體課件講解1.回答問題2.完成學(xué)生工作頁303.任務(wù)考核及答案3.1開發(fā)基礎(chǔ)知識認(rèn)識工單SLAM，也稱為CML，即同時定位與地圖構(gòu)建，或并發(fā)建圖與定位。目前用在SLAM上的傳感器主要分為激光SLAM和視覺SLAM。本課程的基于激光雷達(dá)實現(xiàn)SLAM功能的開發(fā)是基于圖優(yōu)化的Hector_SLAM方案，該方案僅有前端掃描匹配的模塊，無后端優(yōu)化的過程。IMU內(nèi)參標(biāo)定使用的是Allan方差法。激光雷達(dá)與IMU外參標(biāo)定方法為lidar_align，是瑞士蘇黎世理工大學(xué)-自動駕駛實驗室開源的一種校準(zhǔn)3D激光雷達(dá)和6自由度位姿傳感器外參的方法。LIO-SAM是在局部范圍內(nèi)進(jìn)行掃描匹配以顯著提高系統(tǒng)的實時性能。3.2基于激光雷達(dá)實現(xiàn)SLAM功能開發(fā)活動實施工單3.2.1準(zhǔn)備工作步驟準(zhǔn)備工作（根據(jù)實際使用的工具作答）根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1運行節(jié)點掃描的效果：2（1）安裝ros-melodic-tf2-sensor-msgs。（2）安裝pointcloud_to_laserscan包。（3）創(chuàng)建launch文件。并將固定文本（具體內(nèi)容請查看學(xué)生手冊）輸入文件中。目的：實現(xiàn)三維點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)二維點云數(shù)據(jù)3（1）打開一個新的終端，啟動3d雷達(dá)驅(qū)動。（2）再打開一個新的終端，啟pointcloud_to_laserscan節(jié)點。如果想要顯示二維點云，還需要在Rivz中添加LaserScan。然后將Topic話題改為/scan，Style話題改為Points。4（1）安裝qt4-default（2）安裝hector_slam（3）修改tutorial.launch文件兩個修改點：1、將<paramname="/use_sim_time"value="false"/>中的true改為false。2、添加兩個tf變換坐標(biāo)。5修改mapping_default.launch文件6修改rslidar中的frame_id，并重新編譯rslidar_ros將private_nh.param("frame_id",config_.frame_id,std::string("rslidar"));中的rslidar改為laser。7創(chuàng)建slam.launch文件，在創(chuàng)建的空文本中輸入如下：這里需要注意的是，第一個和第三個都啟動了rviz，需要將第一個launch文件中的rviz注釋掉。①的目的：啟動激光雷達(dá)②的目的：將三維point轉(zhuǎn)換為二維scan③的目的：執(zhí)行hector_slam功能3.2.2基于激光雷達(dá)的SLAM建圖的實施工單步驟基于激光雷達(dá)的SLAM建圖（根據(jù)實際使用的工具作答）根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1（1）啟動slam.launch文件（2）移動應(yīng)用實訓(xùn)臺，會對周圍的環(huán)境進(jìn)行建圖（3）查看建圖效果：灰色表示：激光雷達(dá)沒有探測到的未知區(qū)域黑色的點表示：激光雷達(dá)探測到障礙點白色表示：激光雷達(dá)已探測的不存在障礙物的區(qū)域3.3基于激光雷達(dá)和IMU實現(xiàn)SLAM開發(fā)活動實施工單3.3.1IMU的內(nèi)參標(biāo)定IMU的內(nèi)參標(biāo)定根據(jù)實際情況在“”上填上正確答案1、IMU為什么要進(jìn)行內(nèi)參標(biāo)定？答：受各種因素影響，微機械IMU放置一段時間后，其誤差參數(shù)和慣性元件參數(shù)會發(fā)生變化，不能滿足導(dǎo)航、制導(dǎo)的精度要求，因此必須定期對其相應(yīng)參數(shù)重新標(biāo)定。2、IMU在采集數(shù)據(jù)時，會產(chǎn)生哪兩種誤差？答：確定性誤差和隨機性誤差1連接串口2編譯安裝Eigen線性代數(shù)庫3編譯安裝CeresSolver非線性最小二乘求解工具包，在編譯過程可能會出現(xiàn)無法定位libcxsoarse3.1.2的問題。解決辦法：（1）打開sources.list；（2）將下面的源粘貼到最上方sources.list；（3）更新源；（4）重新輸入依賴項安裝命令安裝依賴項。4編譯code_utils安裝依賴項把code_utils工具包放入ROS工作空間src文件夾下，進(jìn)入ROS工作空間，執(zhí)行catkin_make命令進(jìn)行編譯如果出現(xiàn)編譯出錯狀況，解決方法如下：①把src/code_utils/src/sumpixel_test.cpp中的#include”backward.hpp”改為#include”code_utils/backward.hpp”；②在src/code_utils-master/include/code_utils/dlt/dlt.h中添加頭文件include“vector”。編譯imu_utils把code_utils工具包放入ROS工作空間src