由于我们是使用ROS作为调试环境，所以我把一部分数据转成了ROS的bag文件 [2]，放在百度网盘里 [3] [4]，如果不想自己转换数据，就可以直接下载这里面的bag文件使用，文件在“转换后的bag文件/2011_10_03”文件夹里,见参考资料。由于百度网盘单个文件大小有限制，所以我做了分卷压缩，下载完成之后需要在当前目录下输入如下指令，把他们再合成一个文件才能解压:

cat bag_file*>bag.tar.gz

本文章后半部分会介绍数据转换的方法，如果想用数据集里其他数据做测试，可以根据介绍的方法自行生成bag文件。

二、KITTI数据转成ROS的bag文件

转换是通过一个开源工具kitti2bag [5] 来完成，它可以通过pip安装。

1. 升级numpy

这一步很重要，不然后面运行会报错。kitti2bag要求numpy版本>=1.12，ubuntu 16.04默认的是1.11，升级可以通过一条指令来完成

sudo pip install -U numpy

升级之后，我的版本是1.16

2. 安装kitti2bag

也是一条指令

sudo pip install kitti2bag

如果遇到问题，可以上网查一查，一般都是常见问题，都很好解决。

3. 下载文件并设置目录

从我给的百度网盘链接里找到“RawData原始数据”文件夹，找到文件“2011_10_03_drive_0027_sync.zip”和文件“2011_10_03_calib.zip”，下载下来，并解压缩。

最终文件应该按照这样的目录存放

4. 转换文件

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

kitti2bag -t 2011_10_03 -r 0027 raw_synced

如果指令正常执行，会出现下面的画面，耐心等他执行完就好了

执行结束之后，会生成一个文件“kitti_2011_10_03_drive_0027_synced.bag”，这个就是使用KITTI数据集生成的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。

我们就直接用rviz了。制作好的rviz文件放在了github上的代码里，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”文件夹下，输入指令

rviz -d display_bag.rviz

3) 播放bag

再次强调一下：由于百度网盘单个文件大小有限制，所以我做了分卷压缩，需要下载文件夹中bag_file所有的分卷，即bag_file00,bag_file01…,下载完成之后需要在当前目录下输入如下指令，把他们再合成一个文件才能解压

cat bag_file*>bag.tar.gz

打开终端，cd到bag所在目录，输入指令

rosbag play kitti_2011_10_03_drive_0027_synced.bag

如果不出意外，此时我们就会在rviz上看到下面的画面了，手托香腮，静静地欣赏一会儿吧

参考资料：

[1] KITTI官网：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php?type=road

[2] 从零开始做自动驾驶定位(二): 数据集: https://zhuanlan.zhihu.com/p/104875159

[3] 配套源代码地址（注意：对应代码Tag为 2.0）：https://github.com/Little-Potato-1990/localization_in_auto_driving/tree/2.0

[4] 测试数据：https://pan.baidu.com/s/1TyXbifoTHubu3zt4jZ90Wg 提取码: n9ys

[5] kitti2bag: https://github.com/tomas789/kitti2bag

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