|期刊分享|深度学习|1年1千万米的牛津无人驾驶数据集 下
bigegpt 2024-09-24 07:28 4 浏览
编者推荐序：本文介绍了牛津大学为无人驾驶采集了1年多的多种传感器数据，上半部分介绍了项目背景及无人车传感器的分布情况，下半部分介绍了传感器内校正和外校正方法及数据存储格式。摄像头、深度摄像头、激光雷达、GPS，本数据集非常丰富，推荐下载研究，此外，提供的点云生成等数据处理代码也值得研究。
推荐指数 ☆☆☆☆☆
三、数据采集
3.1传感器校正
我们提供了每个传感器的全部校正数据集，用以进行多传感器融合和3D重建。所有传感器都用TICSync库进行亚毫秒级的时钟同步校准，尽管传感器使用了不同的传输总线。每个传感器都进行了内校准（Intinsic）和外校准（extrinsic）。
对于Bumblebee XB3，开发包中提供了两种矫正查找表：一个用于12cm的窄基线配置，包括中间和右侧图像；一个用于24cm宽基线配置，包括左侧和右侧图像，使用校正数据前必须仔细检查下载的数据基线类型。查找表中的灰度值是出厂校正提供的。对于Grasshopper2，提供了使用OCamCalib工具箱生成的每个相机的无偏差查找表。然而，视角不失真的鱼眼图像往往是非常不均匀的图像，鱼眼变形不同的模型通常适用于不同的应用，因此，我们同时提供了原始图像。传感器全生命周期的校准是非常有意义却又非常有挑战的，值得进一步研究。
3.2数据格式
我们将整个数据集分为不同的独立线路，每条线路又分割为大约6分钟的数据，分割间有部分重叠，以方便下载。每段数据压缩为tar格式，每个tar文件不超过5GB，如下图所示。所有图像数据以8位Bayer的PNG格式存储，可通过MATLAB的demosaic转换为RGB，激光雷达数据以双精度浮点型二进制格式存储，GPS和INS以ASCII格式存储，时间戳timestamp单位为毫秒。此外，还提供了视觉里程计数据
四、开发工具
为便于数据获取及处理，提供了一套简单的MATLAB开发工具，MATLAB函数包括加载及显示图像和激光雷达扫描数据、从推扫的2D激光雷达数据生成3D点云数据、将3D点云投影到相机图像等，如下图所示。
五、经验教训
在RobotCar数据采集、存储、处理过程中学到的很有价值的经验教训有：a、仅记录原始数据，而不进行二次加工后记录，以使数据用途最大化；b、采用向前兼容的数据格式，我们采用Google Protocol Buffers管理数据格式；c、分开记录和处理数据，以降低数据损失风险。
英文题目：1 Year, 1000km: The Oxford RobotCar Dataset
原文连接：http://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/images/robotcar_ijrr.pdf
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