三、U网络训练步骤

1、数据集处理

　　数据集位置位于ELEMENTS/ubuntu/数据集/kitti/，目前整理的有03，05，06，07，09

　　已有数据集为图片与bin雷达文件。每一个文件夹的结构如下(05有不同，以06为基准)：

 1 \06
 2 
 3     \color
 4 
 5        \image_2
 6 
 7        \image_3
 8 
 9        calib.txt
10 
11        times.txt
12 
13     \depth
14 
15     \gray
16 
17        \image_0
18 
19        \image_1
20 
21        calib.txt
22 
23        times.txt
24 
25     \pre_depth
26 
27        \000000.png(注意：这个目录当时生成错了，但是懒得改了)
28 
29            \depth
30 
31            \global_conf
32 
33            \local_conf
34 
35            \rgb
36 
37     \raw_lidar
38 
39        \velodyne
40 
41     06.txt
42 
43     kitti_06_tum.txt

 

 

1）雷达投影

雷达投影文件位于数据集文件夹内，

\kitti\05\proj_velo2cam.py

 

 

2、深度预测

深度预测代码位于：

H:\ubuntu\数据集\kitti\train_data\tools\ unsuperpoint_depth下，

 

3、特征点预测

特征点预测代码位于：

H:\ubuntu\数据集\kitti\train_data\tools\ UnsuperPoint_PyTorch-main下，

预测出来的模型需要进行pth到pt的转换，待写…………

 

4、ORB-SLAM

原始版本的ORB-SLAM：git_clone\ORB-SLAM2

 

1）KITTI与真实位姿的比较

最终数据都在H:\ubuntu\数据集\kitti\train_data\KFdata

涉及到的转换坐标等问题参考:

https://blog.csdn.net/ns2942826077/article/details/105821955

kitti位姿需要与TUM格式进行转换：

evo_traj tum xxx.txt –save_as_kitti

运行命令：

evo_ape tum kitti05_tum.txt KeyFrameTrajectory.txt -va --plot --plot_mode xz --correct_scale –align

ape可以改成rpe，可以获得图像和误差。

 

2)时间戳问题

这里制造时间戳是SLAM运行的真实速度，

最新mkass.py（带实践戳）在/home/xjh/git_clone/ORB-SLAM2/data/kitti_05下，与times.txt,rgb,depth在同一目录下！！！

posted @ 2022-03-20 17:20  小咸鱼在看博客  阅读(50)  评论(0)  编辑  收藏  举报