SALM与多传感器融合（一）代码与数据集准备

1.开源代码

GitHub - Little-Potato-1990/localization_in_auto_driving

本篇对应代码Tag为 2.0

2.官方数据集

测试数据集：

百度网盘 请输入提取码

提取码: n9ys

云数据和激光雷达点RTK数据集成，所以只使用数据集RawData它包含的数据RTK、IMU、激光雷达、摄像头等传感器的数据及其校准关系，时间戳已对应。

因为我们使用它ROS作为一个调试环境，我将部分数据转换为ROS的bag文件，放在百度网盘里，如果不想自己转换数据，可以直接下载bag转换后使用文件bag文件/2011_10_文件夹中的03。由于百度网络磁盘单个文件的大小有限，我进行了分卷压缩。下载完成后，我需要在当前目录下输入以下指令，并将其合成一个文件压

cat bag_file*>bag.tar.gz 

3.KITTI数据转成ROS的bag文件

1. 升级numpy

这一步很重要，否则以后的操作会报错。kitti2bag要求numpy版本>=1.12，ubuntu 16.04默认的是1.11.升级可以通过指令完成

sudo pip install -U numpy 

2. 安装kitti2bag

sudo pip install kitti2bag

3. 下载文件并设置目录

从我给的百度网盘链接中找到RawData文件夹原始数据，找到文件2011_10_03_drive_0027_sync.zip”和文件“2011_10_03_calib.zip下载并减压。最终文件应存储在此目录中

4. 转换文件

在系统中打开终端，cd进入上一步目录对应的目录"2011_10_03"输入下面的指令，文件夹的上一级目录将自动开始转换

kitti2bag -t 2011_10_03 -r 0027 raw_synced

如果指令正常执行，下图将出现。耐心等待他完成。 

执行结束后，将生成文件kitti_2011_10_03_drive_0027_synced.bag这就是使用KITTI数据集生成bag文件了。

三、bag文件测试

制作完bag文件之后，要播放文件测试以下，看显示出来的数据对不对。

我们直接使用它rviz是的。制作好的rviz文件放在了github上面的代码，在kitti_test文件夹下。

执行步骤如下：

1) 启动ros

roscore

2) 启动rviz

打开终端，cd到“kitti_test在文件夹下，输入指令

rviz -d display_bag.rviz

3) 播放bag

再次强调

由于百度网盘单个文件尺寸有限，我做了分卷压缩，需要下载文件夹bag_file所有分卷，即bag_file00,bag_file01…,下载完成后，您需要在当前目录下输入以下指令，并将其合成文件以减压

cat bag_file*>bag.tar.gz

打开终端，cd到bag目录，输入指令

rosbag play kitti_2011_10_03_drive_0027_synced.bag

如果没有意外，我们会在这个时候rviz看下图，手托香腮，静静享受一会儿！