写在前面：博主主要关注的是自动驾驶中Lidar和RTK组合导航设备的标定，大部分的开源项目都把其转化为Lidar和IMU的标定过程。

1. ETH的lidar_align

(Github)A simple method for finding the extrinsic calibration between a 3D lidar and a 6-dof pose sensor

• 适用于lidar+imu系统的标定
• 本质解决的是一个优化问题，即在外参参数(6DoF)如何选择时，使Lidar采集到的数据转化到Odom系下后，前后两次scan的数据点能够尽可能的重合。
• 方法将Lidar数据根据当前假设的状态变量（6DoF参数）变换到Odom系下，构成点云PointCloud，之后对每一次scan时的数据，在下一次scan中通过kdtree的方式寻找最近邻的数据点并计算距离，当总距离最小时可以认为完全匹配，即计算的外参参数正确。
• 作者在issue和readme中指出，该方法存在的局限性是，必须要求采集数据时系统进行非平面运动，对平移要求不高但要求旋转必须充分。但对数据量、运动范围没有经过严格的测试。这个局限性也限制了难以用于给自动驾驶车辆这种系统标定。

2. 浙大的LI-Calib

(Github)lidar_IMU_calib

• 论文在试验中采用的手持平台进行了验证，能够很方便地在3个欧拉角方向上倾斜采集数据。
• 该方法需要有充足的线加速度和角速度激励，所以同样也难以适用于自动驾驶车辆的标定任务。

3. 百度Apollo的标定服务

https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/quickstart/apollo_1_5_lidar_calibration_guide_cn.md

• 非开源，需要使用Apollo框架

4. Robosense Lidar RTK Calibation Tool

(Github)lidar_rtk_calibration

5. 商汤科技&上海AI实验室推出的开源标定工具箱 openCalib

(Github)SensorsCalibration toolbox v0.1

calibration param	calibration type	calibration method	mannual calibration	auto calibration	usage documentation
camera intrinsice	intrinsic	target-based			camera intrinsic
imu heading	extrinsic	target-less			imu heaidng
lidar2imu	extrinsic	target-less			lidar2imu
lidar2camera	extrinsic	target-less			lidar2camera
lidar2lidar	extrinsic	target-less			lidar2lidar
radar2camera	extrinsic	target-less			radar2camera
radar2lidar	extrinsic	target-less			radar2lidar

openCalib中，关于Lidar和IMU(INS)标定方法的解读，详见我另一篇博客：An Extrinsic Calibration Method of a 3D-LiDAR and a Pose Sensor for Autonomous Driving（论文解读）。

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