1.下载和编译

1.1 安装依赖项，如果中间报错，可以将下面一大托依赖分多次安装，对应的ros版本也要进行修改，我自己的是melodic

sudo apt-get install python-setuptools python-rosinstall ipython libeigen3-dev libboost-all-dev doxygen libopencv-dev
sudo apt-get install libopencv-dev ros-kinetic-vision-opencv ros-kinetic-image-transport-plugins ros-kinetic-cmake-modules python-software-properties software-properties-common libpoco-dev python-matplotlib python-scipy python-git python-pip ipython libtbb-dev libblas-dev liblapack-dev python-catkin-tools libv4l-dev

pip install python-igraph
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1.2 编译

mkdir -p ~/kalibr_ws/src
cd ~/kalibr_ws/src
git clone --recursive https://github.com/ori-drs/kalibr

cd ~/kalibr_ws
source /opt/ros/noetic/setup.bash
catkin init
catkin config --extend /opt/ros/noetic
catkin config --merge-devel # Necessary for catkin_tools >= 0.4.
catkin config --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

catkin build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -j4
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问题： 因为自己的电脑上安装了anaconda3,anaconda3其自带的python可能会影响到kalibr,貌似因为kalibr需要解析rosbag包，所以使用的python2，导致出现报错
Failed to load Python extension for LZ4 support. LZ4 compression will not be availabl
真是要哭了。。。

解决办法：
在kalibr_workspace/src/kalibr/aslam_offline_calibration/kalibr/python/kalibr_calibrate_cameras.py 文件中
更改 "#!/usr/bin/env python" 成"#!/usr/bin/env python2"

2. 数据准备

2.1 bag数据录制

将录制好的BAG标定文件重新录制一下，去掉不好的图片，同时将bag的频率改为4hz
分别打开两个终端，输入一下命令并运行，等待topic的输入

rosrun topic_tools throttle messages /cam_stereo_left/csi_cam/image_raw 4.0 /left
rosrun topic_tools throttle messages /cam_stereo_right/csi_cam/image_raw 4.0 /right
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新打开一个终端，用来录制视频

rosbag record -O stereo_calibra.bag /left /right
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新打开一个终端，用来播放原数据集

rosbag play 0620_1280x720.bag
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2.2 标定板参数文件

自己写一个，checkboard_8x6_10x10cm.yaml

target_type: 'checkerboard'
targetCols: 8
targetRows: 6
rowSpacingMeters: 0.1
colSpacingMeters: 0.1
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target_type：是标定板的类型，这里使用的棋盘格
targetCols：标定版列方向的角点数量
targetRows：标定办行方向的角点数量
rowSpacingMeters：每个棋盘格的宽，单位米
colSpacingMeters：每个棋盘格的高，单位米

附上其他两种标定板对应的配置文件
“二维码标定板”

target_type: 'aprilgrid' #gridtype
tagCols: 6               #number of apriltags
tagRows: 6               #number of apriltags
tagSize: 0.088           #size of apriltag, edge to edge [m]
tagSpacing: 0.3          #ratio of space between tags to tagSize
                         #example: tagSize=2m, spacing=0.5m --> tagSpacing=0.25[-]
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“圆形标定板”

target_type: 'circlegrid'  #gridtype
targetCols: 6              #number of circles (cols)
targetRows: 7              #number of circles (rows)
spacingMeters: 0.02        #distance between circles [m]
asymmetricGrid: False      #use asymmetric grid (opencv) [bool]
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标定板pdf生成命令：
根据需要修改下--nx,--ny,--tsize,--tspace

rosrun kalibr kalibr_create_target_pdf --type apriltag --nx 6 --ny 6 --tsize 0.02 --tspace 0.3
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3. 开始标定

在工作空间目录下打开终端

source YOUR_PATH/devel/setup.bash
rosrun kalibr kalibr_calibrate_cameras --bag /home/lusx/data/stereo_calibra.bag --topics /left /right --models pinhole-radtan pinhole-radtan --target src/Kalibr/config/checkboard_8x6_10x10cm.yaml
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--bag:标定数据的名称
--topics:左右目相机的topic
--models:左右目相机模型
#pinhole-radtan: 最常见的针孔模型+布朗畸变模型, 适用于大多数的角度小于120的相机, 其中畸变参数包含了径向畸变k1,k2和切向畸变p1,p2; 如果相机的畸变情况不是很严重,这个模型基本都可以; 比如我的DFOV为150的相机, 也可以用这个且去畸变效果很好;
# pinhole-equi:针孔模型＋等距畸变模型，也就是ＫＢ模型所需要选择的类型，该模型的使用范围也很广，大部分的鱼眼镜头也可以，注意8参数的ＫＢ模型的畸变参数为k1,k2,k3,k4，虽然也是四个数，但与前一个模型不同的是，这里只有径向畸变的参数，而没有切向畸变tangential distortion，投影时对应的公式也不同；同时这也是opencv中cv::fisheye使用的模型；
--target:标定板参数配置文件
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报错：
Cameras are not connected through mutual observations, please check the dataset. Maybe adjust the approx. sync. tolerance.

原因是两个相机不同步，既可以提高采集频率到20hz，也可以同时增加同步忍耐度 --bag-from-to 5 35 --approx-sync 0.04，
完整参数如下：
rosrun kalibr kalibr_calibrate_cameras --bag /home/lusx/data/stereo_calibra.bag --bag-from-to 5 100 --topics /left /right --models pinhole-radtan pinhole-radtan --target src/Kalibr/config/checkboard_8x6_10x10cm.yaml --approx-sync 0.04
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3.3 标定结果

生成3个文件，参数可以在stereo_calibra-camchain.yaml查看，细节可以在stereo_calibra-report-cam.pdf中查看

stereo_calibra-camchain.yaml内容：

4参数优化

然而标定得到的内外参感觉有拉跨，不知道是不是使用的原始数据有问题，然后也没有找到两个相机的基线bf，继续优化吧。。