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# `imu_lidar` 模块说明
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**用途：** 改 `imu_lidar/` 源码时查阅。对外用法见根目录 [`README.md`](../README.md)。
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本包实现 LiDAR–IMU 外参标定：在连续行驶数据上选取关键帧，用 IMU 预积分与雷达配准构造相对运动对，求解安装外参。
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A ≈ 关键帧间 IMU 相对运动（预积分：旋转 / 速度增量 / 位移增量）
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B ≈ 关键帧间雷达配准
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解 R_A R_X = R_X R_B → 旋转外参（手眼阶段只用旋转）
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再精修旋转与陀螺零偏；在完整六自由度模式下，可观时再估计平移等
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入口：
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```powershell
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python -m imu_lidar.cli plan
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python -m imu_lidar.cli run --vehicle-config ... --imu ... --lidar ... --output ...
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```
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整体流程由 `pipeline.py` 串联。
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修改本目录代码时，请同步更新本说明，并在 [`CHANGELOG.md`](CHANGELOG.md) 追加「时间戳 + 原本 → 改成」。
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## 流水线顺序与文件
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| 顺序 | 文件 | 作用 |
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| 0 | `contracts.py` | 公共数据类型与状态枚举 |
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| 0 | `geometry.py` | 刚体变换与旋转工具 |
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| 0 | `vehicle_config.py` | 读取并校验车辆 YAML |
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| 1 | `imu_io.py` | 读标准 IMU 中间格式 |
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| 1 | `lidar_io.py` | 读标准雷达会话目录 |
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| 2 | `timestamp_audit.py` | 时间单调 / 频率 / 空洞检查 |
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| 3 | `imu_audit.py` | 静止零偏、加速度模长检查、建议竖直轴 |
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| 4 | `time_offset.py` | 粗估时间偏置 δt，并用旋转外参精修 |
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| 5 | `registration.py` | 帧间点云配准 |
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| 5 | `keyframes.py` | 按运动量抽取关键帧 |
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| 5 | `lidar_deskew.py` | 可选点云去畸变（低速可关） |
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| 6 | `imu_preintegration.py` | IMU 预积分（旋转及速度/位移增量、协方差、零偏雅可比） |
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| 6 | `motion_pairs.py` | 构造运动对；手眼使用其中的旋转 |
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| 7 | `rotation_handeye.py` | 加权旋转手眼 |
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| 8 | `observability.py` | 旋转 / 平移可观性检查 |
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| 8 | `joint_optimizer.py` | 联合精修；完整模式下可估计平移、重力、速度与时变零偏 |
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| 9 | `finalize.py` | 写出结果 JSON |
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| — | `pipeline.py` | 编排全流程 |
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| — | `cli.py` | 命令行入口 |
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| — | `CHANGELOG.md` | 改动记录 |
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## 运行模式要点
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- **运动对**始终计算完整预积分量（旋转、速度增量、位移增量及不确定度）。
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- `--mode rotation_only`：只精修旋转与常值陀螺零偏，交付旋转与时间偏置。
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- `--mode full_se3`：在可观时再估计重力、关键帧速度、时变零偏与平移；结果写入 `summary.json` 的 joint 字段。
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## 输入格式
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imu.csv # t,gx,gy,gz,ax,ay,az（建议设备时间）
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lidar_session/
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frames_index.csv # frame_id,filename,t_start,t_end
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frames/frame_XXXXX.npz # points: (N,3) 米
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原始 N300 `.rscap` + H32 dlog（或旧 MSOP `.rscap`）用仓库工具导出：`python tools/export_rscap_to_v1.py ...`（见 [`docs/V1_数据格式.md`](../docs/V1_数据格式.md)）。
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## 当前能力
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- 本包是仓库**唯一**标定路径：质检 → 时间偏置 → 关键帧配对 → 旋转手眼 → 联合精修 →（可选）完整六自由度 → 报告
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- 点云去畸变：可选
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- 阶段与用法见根目录 [`README.md`](../README.md)
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- 改动史：[`CHANGELOG.md`](CHANGELOG.md)
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