Kitti传感器主要包含相机(Cam0-4)、GPS/IMU、激光雷达(Velodyne Laserscanner)。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...
一、devkit_odometry.zip/devkit/readme.txt 翻译(包含kitti Raw Data与00-10 Ground Truth的对应关系) 二、devkit_odometry.zip/devkit/readme.txt 原文(包含kitti Raw Data与00-10 Ground Truth的对应关系) 三、kitti Raw Data与00-10 Ground Truth的对应关系及注意事项 参考链接(原文) 其他参考链接 写在前面...
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(Relative Pose Error, RPE)。 二、绝对轨迹误差(ATE) ATE用于评估...
KITTI Odometry 数据集 1. 基本信息 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)。
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的数据量大约为140GB，相当于Apollo自动驾驶车辆每分钟5GB数据量的半个小时数据量。如果从里程角度考虑，Kitti Odometry覆盖的里程约为39.2公里，与四环的长度相当。然而，当前自动驾驶车辆的测试里程远超过Kitti的数据量，Waymo的测试里程大约在2000万公里左右，国内的测试里程也在十几万公里左右。因此...
The odometry benchmark consists of 22 stereo sequences, saved in loss less png format: We provide 11 sequences (00-10) with ground truth trajectories for training and 11 sequences (11-21) without ground truth for evaluation. For this benchmark you may provide results using monocular or ster...
第二，很多人对Kitti的规模存在一定程度的误解。Kitti Odometry规模多大呢？以数据量算，能下载大约是激光...
下载的数据集是官网的data_odometry_gray数据和对应的真值data_odometry_poses,使用evo工具可视化其轨迹。 evo_traj kitti 00.txt -p --plot_mode=xz 0. sequence/00 示例图像: 图像尺寸:1241*376 图像数量:4541 poses 轨迹长度:3724.187 m 轨迹图: