【KITTI数据集中Raw_Data数据标定文件中的参数关系解读】_raw_data/relation.txt

KITTI数据集中Raw_Data数据标定文件中的参数关系解读

上一节本人将KITTI Odometry数据集中的参数文件进行了解释。本节主要针对一些做融合slam的人，将Raw_Data数据标定文件中的参数按照自己的理解做如下阐述。其中，所讲之处如有错误，欢迎各位批评指正。

一、下载Raw_Data文件

我们从官网下载原始的Raw_Data数据:

下载下来以后，我们拿synced+rectified data版本数据为例进行参数文件解读，解压数据包可以发现数据以以下结构排列：

 
└── 2011_10_03
    ├── 2011_10_03_drive_0047_sync
    │   ├── image_00
    │   │   ├── data
    │   │   └── timestamps.txt
    │   ├── image_01
    │   │   ├── data
    │   │   └── timestamps.txt
    │   ├── image_02
    │   │   ├── data
    │   │   └── timestamps.txt
    │   ├── image_03
    │   │   ├── data
    │   │   └── timestamps.txt
    │   ├── oxts
    │   │   ├── data
    │   │   ├── dataformat.txt
    │   │   └── timestamps.txt
    │   └── velodyne_points
    │       ├── data
    │       ├── timestamps_end.txt
    │       ├── timestamps_start.txt
    │       └── timestamps.txt
    ├── calib_cam_to_cam.txt
    ├── calib_imu_to_velo.txt
    └── calib_velo_to_cam.txt
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二、calib.txt文件内容解读

首先，对于calib_imu_to_velo和calib_velo_to_cam文件结构相对简单，内部仅包含了一个矩阵，分别表示imu到雷达坐标系的变换以及雷达到未矫正相机0的变换。
随后，对于calib_cam_to_cam文件内部较为复杂如图所示：

其中下标00号代表左边灰度相机、01号代表右边灰度相机、02号代表左边彩色相机、03号代表右边彩色相机；S_i代表1x2 矫正前的图像i的大小、K_i代表3x3 矫正前摄像机i的校准矩阵、D_i代表1x5 矫正前摄像头i的失真向量、R_i代表3x3（外部）的旋转矩阵(从相机0到相机i)、T_i代表3x1（外部）的平移矢量(从相机0到相机i)、S_rect_i代表1x2 矫正后的图像i的大小、R_rect_i代表3x3 纠正旋转矩阵(使图像平面共面)、P_rect_i代表3x4 矫正后的投影矩阵。
虽然calib_cam_to_cam包含的参数较多，但是对于我们而言，在计算外参和内参过程中仅用到了R_rect_i和P_rect_i。所以我们仅对各个相机的两个矫正矩阵进行解读即可。对于每个相机i而言，由于安装误差，通常相机坐标系不在一个直线上，为了解决这个问题，因此引入矫正矩阵。先利用R_rect_0对雷达到未矫正相机0进行旋转初步修正：
Ttemp_velo= Rrect_0 * Tunrect_cam0_velo
随后，同一直线理想(等同于最终修正)的相机0、1、2、3均与初步修正相机0存在平移偏差。因此P_rect_i可以理解为理想(最终修正)相机i的内参矩阵*初步修正相机0相对于理想(最终修正)相机i的外参矩阵即

P_rect_i= ∣ f x 0 c x 0 0 f y c y 0 0 0 1 0 ∣

$$\begin{vmatrix} fx & 0 & cx & 0\\ 0 & fy & cy & 0\\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{vmatrix}$$ ​fx00​0fy0​cxcy1​000​ ​*$\left|\begin{array}{cccc}1& 0& 0& Tx\\ 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right|$=$\left|\begin{array}{cccc}fx& 0& cx& fx\ast Tx\\ 0& fy& cy& 0\\ 0& 0& 1& 0\end{array}\right|$
所以，对于相机0、1、2、3而言，他们最终修正的内参矩阵K_cami=P_rect_i(0:3, 0:3),初步修正相机0相对于理想(最终修正)相机i的外参矩阵Tcami_temp=

∣ 1 0 0 P r e c t i ( 0 , 3 ) / P r e c t i ( 0 , 0 ) 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ∣

$$\begin{vmatrix} 1 & 0 & 0 & Precti(0, 3)/Precti(0, 0)\\ 0 & 1 & 0 & 0\\ 0 & 0 & 1& 0\\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{vmatrix}$$ ​1000​0100​0010​Precti(0,3)/Precti(0,0)001​ ​

所以我们利用calib文件得到四个相机内参数的同时，还可以得到雷达、imu与四个最终修正相机之间的外参数即：

Tcami_velo=Tcami_temp*Ttemp_velo

Tcami_imu=Tcami_velo*Tvelo_imu