KITTI数据

KITTI的数据集有很多，我们在这里选取了其中的raw_data(原始数据)进行融合，数据下载地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php

KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机，2个彩色摄像机，一个Velodyne 64线3D激光雷达，4个光学镜头，以及1个GPS导航系统。具体的传感器参数如下：

2 × PointGray Flea2 grayscale cameras (FL2-14S3M-C), 1.4 Megapixels,
1/2” Sony ICX267 CCD, global shutter
2 × PointGray Flea2 color cameras (FL2-14S3C-C), 1.4 Megapixels, 1/2”
Sony ICX267 CCD, global shutter
4 × Edmund Optics lenses, 4mm, opening angle ∼ 90◦, vertical opening
angle of region of interest (ROI) ∼ 35◦
1 × Velodyne HDL-64E rotating 3D laser scanner, 10 Hz, 64 beams, 0.09
degree angular resolution, 2 cm distance accuracy, collecting ∼ 1.3
million points/second, field of view: 360◦ horizontal, 26.8◦
vertical, range: 120 m
1 × OXTS RT3003 inertial and GPS navigation system, 6 axis, 100 Hz,
L1/L2 RTK, resolution: 0.02m / 0.1◦

传感器

传感器的安装位置如下图：
这里写图片描述

对于我们使用的raw_data数据集，其数据包（以2011_09_26_drive_0001，synced,+rectified data为例），解压之后主要包含以下几个部分：

标定文件：calib_cam_to_cam.txt，calib_imu_to_velo.txt，calib_velo_to_cam.txt
摄像头文件：image_00到image_03四个文件夹，分别对应4个摄像头，常用的摄像头为02
点云文件：雷达扫描到的点文件，velodyne_points文件夹，其中包括多个bin文件和时间戳文件

代码实现

KITTI数据集提供了官方的toolkit来方便我们对数据集进行操作，对于其中的raw_data数据，提供了十多个函数来方便我们进行操作。并提供了数据融合的demo如下：

function run_demoVelodyne (base_dir,calib_dir)

% clear and close everything
close all; dbstop error; clc;
disp('======= KITTI DevKit Demo =======');

% 根据函数输入参数的不同的设定
if nargin<1
  base_dir  = './data/2011_09_26/2011_09_26_drive_0005_sync';
end
if nargin<2
  calib_dir = './data/2011_09_26';
end
cam       = 2; % 0-based index
frame     = 137; % 0-based index

%加载标定文件，fullfile将路径和文件相结合
%calib是相机参数的结构矩阵
calib = loadCalibrationCamToCam(fullfile(calib_dir,'calib_cam_to_cam.txt'));
%Tr_velo_to_cam是一个参数矩阵
Tr_velo_to_cam = loadCalibrationRigid(fullfile(calib_dir,'calib_velo_to_cam.txt')); 

%计算从雷达的3d数据到摄像机图片的投影矩阵
R_cam_to_rect = eye(4);
R_cam_to_rect(1:3,1:3) = calib.R_rect{1};
P_velo_to_img = calib.P_rect{cam+1}*R_cam_to_rect*Tr_velo_to_cam;

% load and display image
img = imread(sprintf('%s/image_%02d/data/%010d.png',base_dir,cam,frame));
fig = figure('Position',[20 100 size(img,2) size(img,1)]);
axes('Position',[0 0 1 1]);
imshow(img); hold on;

% load velodyne points
fid=fopen(sprintf('%s/velodyne_points/data/%010d.bin',base_dir,frame),'rb');%先以二进制方式打开
velo = fread(fid,[inf 4],'single');%将文件读取为single格式，维度为(n,4)
velo = velo(1:5:end,:);%每五个点只取一个点，为了方便显示
fclose(fid);

% remove all points behind image plane (approximation
idx = velo(:,1)<5;  %找到x坐标小于5的雷达点的索引
velo(idx,:) = [];   %将这些点去掉

% project to image plane (exclude luminance)
velo_img = project(velo(:,1:3),P_velo_to_img);

% plot points，彩色

cols = jet;
for i=1:size(velo_img,1)
  col_idx = round(64*5/velo(i,1));
  plot(velo_img(i,1),velo_img(i,2),'o','LineWidth',4,'MarkerSize',1,'Color',cols(col_idx,:));
end

% plot points，灰度图

% cols = 1-[0:1/63:1]'*ones(1,3);
% for i=1:size(velo_img,1)
%   col_idx = round(64*5/velo(i,1));
%   plot(velo_img(i,1),velo_img(i,2),'o','LineWidth',4,'MarkerSize',1,'Color',cols(col_idx,:));
% end

最后的效果图如下：
这里写图片描述
完整的toolkit和数据，代码可以到我的github下载：
https://github.com/Lannyy/DataFusion

[机器学习]KITTI的雷达+摄像头数据融合

KITTI数据

代码实现

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