KITTI Odometry 数据集是KITTI Vision Benchmark Suite的一部分,由卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合开发。该数据集主要用于评估视觉里程计算法(Visual Odometry)的性能。数据集包含了从移动车辆上记录的立体图像序列以及相应的地面真实数据(ground truth)。
这说明 kitti odometry 数据集是纯视觉的数据集,是只用于验证纯视觉SLAM的数据集。 如果想要使用其他传感器数据(比如GPS、IMU、彩色图像等),那么就需要去 kitti raw data 页面下载。 kitti raw data 页面,每个序列对应的数据集都有 [unsynced+unrectified data] [synced+rectified data] [calibration] [tracklets]...
其中,cam0的原点为车辆坐标系原点(Origin of Vehicle Coordinate System),各传感器相对于世界坐标系的变换Tsensorx→world可以由其相对cam0坐标系变换Tsensorx→cam0叠加cam0对世界坐标系变换Tcam0→world得到。了解了这些基本的关系后,下面主要结合数据集结构介绍一下这些坐标系变换的计算。 2. KITTI Odometry 数据...
本文将介绍Kitti Odometry评估公式的详细内容及其应用。 一、评估概述 Kitti Odometry数据集以视觉里程计的任务为基础,为研究者提供了包括图像序列、时间戳、相机内外参、激光雷达扫描数据等多种传感器数据,用于进行里程计算法的评估。评估过程主要包括两个方面:绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error, ATE)和相对轨迹误差...
kitti Odometry数据集,带位置真值的数据,包含11个场景,但可惜只对齐了图像和激光数据,没有oxts数据,也就是没有rtk、imu等数据,对于做vio、lio等任务就没法搞了,好在数据说明里有写到这11个场景对应的raw数据,如下: seq_map = { "00": {"name": "2011_10_03_drive_0027", "start": 0, "end": 4540}...
在使用KITTI Odometry数据集时，新手可能会对其中的GT文件中的矩阵感到困惑，特别是对于那些涉及各种坐标系变换的矩阵。本文旨在提供一些基本指导和解释，帮助理解数据集的结构和使用方法。如有任何错误，欢迎指正。传感器安装位置方面，KITTI数据集包含了四个相机（Cam0-4）、GPS/IMU和激光雷达（Velodyne ...
KITTI数据集概述 KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KI...
之前分别可视化imu和真值的pose数据,未发现有什么问题,但是跑数据总觉得imu和真值的pose没对上,于是将imu数据做个积分,用AHRS算法估计出姿态,进行对比,发现,raw的oxts数据是要比Odometry里的数据晚0.58秒左右,如图: 从波峰可以看出,约偏差了5-6帧数据,尝试多次后,如果将oxts数据往前挪0.58秒,就刚刚好吻合了 ...
5687 -- 5:38:49 App ROS自动驾驶项目入门实战-KITTI数据集 832 2 29:42 App ORB-SLAM2【Part3:ORB特征提取基本理论讲解】李哈哈的ORB-SLAM2特征提取详解 182 -- 5:42 App ORB-SLAM在kitti数据集上的重定位效果,(lost tracking) 3232 2 4:54 App ORB-SLAM2双目构建栅格地图 2778 -- 16:03 App ...
使用的是KITTI odometry中的07号数据集。 其主要内容包括: 1)点云文件的格式转换 2)点云转换矩阵的推导 3)代码以及文件资源链接 有关KITTI数据集的介绍请看参考链接或者KITTI官网 参考链接 1、坐标系的转换 2、KITTI数据集数据初体验 3、KITTI odometry数据集下载 4、本文数据下载 1、点云建图效果 图1 ...