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KAIST-Urban-数据集-论文阅读

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  1. 1. Complex urban dataset with multi-level sensors from highly diverse urban environments
  2. 2. 摘要
  3. 3. 介绍
  4. 4. 系统概述
  5. 5. 传感器坐标系
  6. 6. 激光雷达与车体坐标系外参标定

Complex urban dataset with multi-level sensors from highly diverse urban environments

摘要

提供了数据集地址: http://irap.kaist.ac.kr/dataset.

  • 提供多环境多场景的数据，如市区，公寓，或者是地下停车场
  • 提供了以高精度导航传感器和半自动回环处理的SLAM算法的定位基准
  • 提供两个级别准确度的传感器数据（商用和消费级别）
  • 提供3D点云（LAS格式）以及相应的viewer
  • 提供ROS下的开发者工具

介绍

下表展示了最近的一些自动驾驶或3D mapping的数据集

系统概述

传感器坐标系

激光雷达与车体坐标系外参标定

  1. 先根据不同激光雷达的外参关系，将不同激光雷达的点云拼接起来
  2. 因为标定过程是在一个平面（地面）上进行的，因此，当车体中心在地面上时，点云在地面上的高度应该为0。因此，通过调整拼接后的点云的高度为0，可以计算出两个3D激光雷达在车体参考坐标系下的roll，pitch和z值
    1. 首先，使用RANSAC算法通过拟合平面来提取地面上的点
    2. 然后，使用SVD分解求出激光雷达相对于车体坐标系的roll，pitch和z值
    3. 对于x，y和yaw值，在空地上控制车辆往返运动，然后从两个相反的视点比较场景，在这个过程中，用到了VRS-GPS和光纤陀螺等高精度的设备。这个过程中，车辆的精确位置主要有VRS-GPS提供，通过对3D点云进行对齐来得到待估计的x，y和yaw值