IMU/GNSS与车体外参标定
作为无人车以及智能机器人而言，在装配过程中各个传感器之间的外参标定一直是比较头疼的问题。这里作者也系统的学习了一下，传感器的外参标定和在线标定问题。
下图是我们常用的几个坐标系，而对于常用的外参问题经常是imu/gnss与车体坐标的外参、lidar和camera的外参、lidar和lidar的外参、lidar和imu/gnss的外参。
离线外参标定1.1 imu/gnss与车体外参标定
这个imu/gnss与车体外参标定如下图所示，主要需要获取**t_{car}^{imu}**坐标系，这一类imu/gnss设备通过内部的紧耦合可以综合输出一系列校准后的位姿信息。
同时imu的输出频率是很高的，所以通过插值的形式可以有效地提高整体综合的频率输出。
为了去标定外参，一般的方法是获取位姿运动的位姿序列，并通过gnss/imu来观测车辆自身的运动（有的时候我们可以通过绕圈的形式+手持点测绘来对车辆自身坐标和gnss坐标进行匹配计算）。
通过获取很多个观测和gnss的转换可以得到cost fuction参与到里面去优化。
这里我们也给出了基于车体坐标系odom和imu的位姿联合矫正的相关代码，考虑到imu和轮速计的数据收集过程中本身在时间上就很难做到完全对齐，此时引入时间偏移（delta_t）用于表示两者采集时间片之间的误差，通过循环标定新产生的轮速计数据和原先的imu
数据，选取误差最小的结果作为最终两者之间的标定，相应的（delta_t）即认为两者采集时间的偏差。
其实作为车辆来说，在平面测量后，其实只需要观测x，y，yaw即可。所以可以将用直线来做约束和校准，得到下图的公式：
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