GoPro-陀螺仪数据集

2022-06-15 16:02:23 浏览数 (2)

GoPro-陀螺仪数据集

该数据集由广角卷帘快门相机捕获的许多视频序列组成,并带有相应的陀螺仪测量值。它是在 ICRA2015 的 [1] 中引入的,用于相机-陀螺仪校准。

概述

该数据集由三个视频序列以及陀螺仪测量组成。

由于这是真实世界的数据,这意味着没有真正的基本事实可用。相反,每个序列都附有一组参考值(参见下面的“数据格式”),这是我们对相机陀螺仪校准参数的最佳估计(如 [1] 中使用的),可用于例如稳定视频.

引用

如果您在出版物中使用此数据集,则应参考论文 [1]。

序列

  1. 旋转:手持相机拍摄的静止不动的人的场景。大而平滑的旋转。
  2. walk :相机从地面开始,然后被拾起并带走一小段路。
  3. rccar :摄像头安装在一辆在土路上行驶的遥控车上。大量振动(高频运动)会导致非常明显的卷帘快门伪影。

数据格式

每个序列包含三个文件:

  1. 视频文件: .mp4
  2. 陀螺仪数据文件: _gyro.csv
  3. 参考值: _reference.csv

视频需要 H.264 编解码器才能解码。

陀螺仪数据定时定时采样,CSV文件每陀螺仪测量一行。每条线具有三个角速度测量值,每个轴(x、y、z)一个。角速度测量值以弧度/秒表示。

参考值是当前对校准参数的最佳估计,并已用于生成补充材料中显示的稳定视频。参数名称具有以下含义(有关定义和用法,请参见 [1]):

  • Fg :时间比例因子/陀螺仪采样率 (Hz)
  • 偏移量:时间偏移量(秒)
  • rot_x
  • rot_y
  • rot_z :陀螺仪到相机的转换。r = [rot_x, rot_y, rot_z] = alpha * n,是这个旋转的轴角表示。
  • gbias_x
  • gbias_y
  • gbias_z : 陀螺仪偏差 (rad/s)

视频文件保证在陀螺仪测量的时间范围内被捕获。即,视频记录在陀螺仪记录器之后开始并在陀螺仪记录器之前停止。

帧数 n 与陀螺仪样本 k 之间的时间关系可以表示为

代码语言:javascript复制
1t_frame = (n / CAMERA_FPS)23k = Fg * (t_frame   offset)

我们使用 CAMERA_FPS = 30.0。请注意,t_frame 对应于帧的开始,而 t_frame readout,其中 readout 是滚动快门读出时间,对应于帧的结束。

陀螺仪

数据是使用 STMicroelectronics L3G4200D 陀螺仪捕获的,其数据表可在供应商网站上找到:http: //www.st.com/web/catalog/sense_power/FM89/SC1288/PF250373

控制寄存器的内容如下

  • CTRL_REG1 = 0xFF
  • CTRL_REG2 = 0x00
  • CTRL_REG3 = 0x08
  • CTRL_REG4 = 0x00
  • CTRL_REG5 = 0x00

陀螺仪以同步数据速率提供样本,根据数据表,ODR=800 Hz,但实际上这意味着大约 855 Hz 的速率。

由于硬件问题,陀螺仪数据包含高频噪声分量(大约 340 Hz),可以在频谱图中清楚地看到。我们建议在使用数据之前应用陷波滤波器来消除它。

相机

视频是使用 GoPro Hero3 黑色版在 1080p@30Hz(宽)模式下录制的。相机中的所有其他设置都保留为默认值。

相机使用滚动快门。对于所选模式,读数时间(以秒为单位)已校准为

代码语言:javascript复制
readout = 0.0316734

我们使用 Devernay 和 Faugeras (2001) 的 FOV 模型对相机进行了校准,但使用了 [2] 中的简化形式:

代码语言:javascript复制
r_d = arctan(r_u * omega) / omegar_u = tan(r_d * omega) / omega

参数是:

内部相机校准矩阵

代码语言:javascript复制
K =   [[ 853.12703455,    0.        ,  988.06311256],2       [   0.        ,  873.54956631,  525.71056312],3       [   0.        ,    0.        ,    1.        ]])

失真参数

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omega = 0.8894355

和畸变中心

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wc = [0.00291108,  0.00041897]

回馈

欢迎向 hannes.ovren@liu.se 或 per-erik.forssen@liu.se 提出问题、意见和建议。

Hannes Ovrén 和 Per-Erik Forssén,林雪平,2015 年 5 月

参考

[1] Hannes Ovrén 和 Per-Erik Forssén。具有自动校准功能的基于陀螺仪的视频稳定。ICRA 2015 [2] 约翰·赫德堡和比约恩·约翰逊。GPU 上的实时相机自我运动补偿和镜头不失真。瑞典林雪平大学电气工程系技术报告,2007 年。

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