Kitti 的原始格式为:
Kitti 不提供 Rosbag 格式的数据,需要手动进行转换。其中 kitti2bag
(https://github.com/tomas789/kitti2bag)是个比较好用的开源工具。可以通过 pip install
kitti2bag 直接安装,使用方式为
$ wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg
kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0002/2011_09_26_drive_0002_sync.zip
$ wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg
kitti/raw_data/2011_09_26_calib.zip
$ unzip 2011_09_26_drive_0002_sync.zip
$ unzip 2011_09_26_calib.zip
$ kitti2bag -t 2011_09_26 -r 0002 raw_synced .
Exporting static transformations
Exporting time dependent transformations
Exporting IMU
Exporting camera 0
40
cvlife.net
100% (77 of 77) |##########################| Elapsed Time: 0:00:00
Time: 0:00:00
Exporting camera 1
100% (77 of 77) |##########################| Elapsed Time: 0:00:00
Time: 0:00:00
Exporting camera 2
100% (77 of 77) |##########################| Elapsed Time: 0:00:01
Time: 0:00:01
Exporting camera 3
100% (77 of 77) |##########################| Elapsed Time: 0:00:01
Time: 0:00:01
Exporting velodyne data
100% (77 of 77) |##########################| Elapsed Time: 0:00:15
Time: 0:00:15
## OVERVIEW ##
path: kitti_2011_09_26_drive_0002_synced.bag
version: 2.0
duration: 7.8s
start: Sep 26 2011 13:02:44.33 (1317042164.33)
end: Sep 26 2011 13:02:52.16 (1317042172.16)
size: 417.2 MB
messages: 1078
compression: none [308/308 chunks]
types: geometry_msgs/TwistStamped
[98d34b0043a2093cf9d9345ab6eef12e]
sensor_msgs/CameraInfo
[c9a58c1b0b154e0e6da7578cb991d214]
sensor_msgs/Image
[060021388200f6f0f447d0fcd9c64743]
sensor_msgs/Imu
[6a62c6daae103f4ff57a132d6f95cec2]
sensor_msgs/NavSatFix
[2d3a8cd499b9b4a0249fb98fd05cfa48]
sensor_msgs/PointCloud2
[1158d486dd51d683ce2f1be655c3c181]
tf2_msgs/TFMessage
[94810edda583a504dfda3829e70d7eec]
topics: /kitti/camera_color_left/camera_info 77 msgs :
sensor_msgs/CameraInfo
/kitti/camera_color_left/image_raw 77 msgs :
sensor_msgs/Image
/kitti/camera_color_right/camera_info 77 msgs :
sensor_msgs/CameraInfo
41
cvlife.net
/kitti/camera_color_right/image_raw 77 msgs :
sensor_msgs/Image
/kitti/camera_gray_left/camera_info 77 msgs :
sensor_msgs/CameraInfo
/kitti/camera_gray_left/image_raw 77 msgs :
sensor_msgs/Image
/kitti/camera_gray_right/camera_info 77 msgs :
sensor_msgs/CameraInfo
/kitti/camera_gray_right/image_raw 77 msgs :
sensor_msgs/Image
/kitti/oxts/gps/fix 77 msgs :
sensor_msgs/NavSatFix
/kitti/oxts/gps/vel 77 msgs :
geometry_msgs/TwistStamped
/kitti/oxts/imu 77 msgs :
sensor_msgs/Imu
/kitti/velo/pointcloud 77 msgs :
sensor_msgs/PointCloud2
/tf 77 msgs :
tf2_msgs/TFMessage
/tf_static 77 msgs :
tf2_msgs/TFMessage
EuRoc 简介
EuRoC 是一个
微型无人机(MAV)上收集的视觉惯性数据集
官网为
https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets
论文为
https://www.researchgate.net/profile/Michael
Burri/publication/291954561_The_EuRoC_micro_aerial_vehicle_datasets/links/56af0c6008ae1
9a38516937c/The-EuRoC-micro-aerial-vehicle-datasets.pdf
概要:数据集包含同步双目图像、IMU 测量和准确的轨迹真值。第一批数据集有助于在真实
的无人机上设计和评估 VIO 算法。它是在工业环境中收集的,包含来自激光跟踪系统的毫
米精确轨迹真值。第二批数据集旨在精确的 3D 环境重建,并在配备有运动捕捉系统的房间
中记录。数据集包含 6D 姿势地面真相和环境的详细 3D 扫描。总共提供了 11 个数据集,从
良好视觉条件下的慢速飞行到运动模糊和照明不足的动态飞行,使研究人员能够彻底测试和
评估他们的算法。所有数据集包含原始传感器测量值、时空对齐的传感器数据和地面实况、
外部和内部校准,以及用于自定义校准的数据集。
硬件设备包括
1.飞行器机体:AscTec Firefly
2.双目 VIO 相机:全局快门,单色,相机频率 20Hz,IMU 频率 200Hz,具备相机和 IMU 的
硬件同步,双目相机型号 MT9V034,IMU 型号 ADIS16448
3.VICON0:维肯动作捕捉系统的配套反射标志,叫做 marker
4.LEICA0:是激光追踪器配套的传感器棱镜,叫做 prism
5.Leica Nova MS50: 激光追踪器,测量棱镜 prism 的位置,毫米精度,帧率 20Hz,
6.Vicon motion capture system: 维肯动作捕捉系统,提供在单一坐标系下的 6D 位姿测量,
测量方式是通过在 MAV 上贴上一组反射标志,帧率 100Hz,毫米精度
四个传感器,对应数据集结构中 cam0,cam1,imu0,leica0 四个文件夹,其
中 prism 和 marker 公用一个坐标系,
飞行器的 Body Frame 是以 IMU 的中心作为 Body Frame 的,四个文件夹所有的传感器数据
都是相对于各自的传感器坐标系(Sensor Frame)的,IMU 的 Sensor Frame 就是飞行器的 Body
Frame
在每个传感器文件夹里配套一个 senor.yaml 文件,描述了该传感器相对于 Body 坐标系的坐
标变换情况,以及传感器内参。
数据集的格式为:
——mav0
— cam0
data :图像文件
data.csv :图像时间戳
sensor.yaml : 相机参数【内参 fu,fv,cu,cv、外参 T_BS(相机相对于
b 系的位姿)、畸变系数】
— cam1
data :图像文件
data.csv :图像时间戳
sensor.yaml : 相机参数【内参 fu,fv,cu,cv、外参 T_BS(相机相对于
b 系的位姿)、畸变系数】
— imu0
data.csv : imu 测量数据【时间戳、角速度 xyz、加速度 xyz】
sensor.yaml : imu 参数【外参 T_BS、惯性传感器噪声模型以及噪声
参数】
— leica0
data.csv : leica 测量数据【时间戳、prism 的 3D 位置】
sensor.yaml : imu 参数【外参 T_BS】
— state_groundtruth_estimae0**
data.csv :地面真实数据【时间戳、3D 位置、姿态四元数、速度、
ba、bg】
sensor.yaml :
真值的格式为
timestamp 18 位时间戳
p 代表 position,指的是 MAV 的空间 3D 坐标,RS 代表这个坐标是在 R 坐标系
的值,也就是 LEICA 位姿跟踪系统坐标系下测到的值,S 指的是原来的值是从
Sensor 坐标系下得到的,后来又变换到了 R 坐标系。R 可能代表 LEICA 坐标
系,x 代表这是 3D 位置的 x 轴方向上的真值。单位位米
p_RS_R_x [m]
p_RS_R_y [m]
p_RS_R_z [m]
q 代表 quaternion 四元数,表达了 MAV 的朝向信息,RS 代表是在 R 坐标系下测
到的朝向信息,但是实际上最开始是在 Sensor 坐标系下的朝向,后来只不过被
变换到了 R 坐标系下,w 为四元数的实部,xyz 为虚部
q_RS_w []
q_RS_x []
q_RS_y []
q_RS_z []
v 代表这是 MAV 的速度信息,而且是在 R 坐标系下的速度信息,单位 m/s
44
cvlife.net
v_RS_R_x [m s^-1]
v_RS_R_y [m s^-1]
v_RS_R_z [m s^-1]
w 代表这是 MAV 在 R 坐标系下的角速度信息,单位 rad/s
b_w_RS_S_x [rad s^-1]
b_w_RS_S_y [rad s^-1]
b_w_RS_S_z [rad s^-1]
a 代表这是 MAV 在 R 坐标系下的线加速度信息,单位 m/s^2
b_a_RS_S_x [m s^-2]
b_a_RS_S_y [m s^-2]
b_a_RS_S_z [m s^-2]