nuscenes数据融合

### nuscenes 数据集的数据融合方法 #### 多模态数据融合的重要性 为了提高自动驾驶系统的感知能力，多模态数据融合成为关键技术之一。nuScenes 数据集提供了丰富的传感器数据，包括相机图像、激光雷达点云以及 CAN 总线信号等[^3]。 #### 数据预处理 在进行数据融合之前，需要先加载并解析不同类型的传感器数据： ```python from nuscenes.nuscenes import NuScenes # 初始化NuScenes对象 nusc = NuScenes(version='v1.0-mini', dataroot='/path/to/nuscenes', verbose=True) # 获取某个样本的信息 my_sample = nusc.sample[0] # 加载对应的LiDAR数据 lidar_data_token = my_sample['data']['LIDAR_TOP'] lidar_data = nusc.get('sample_data', lidar_data_token) ``` #### LiDAR与Camera的时空同步校正 由于各个传感器的时间戳并不完全一致，在实际操作中需考虑时间差补偿和空间坐标转换矩阵的应用: - **时间对齐**：通过插值或其他手段调整各帧之间微小的时间偏差； - **姿态估计**：利用`ego_pose`记录车辆自身的位姿变化来修正相对位置差异； 对于每一对匹配好的 Lidar 和 Camera 图像，可以构建如下关联表结构存储二者之间的映射关系[^5]: | Sample Token | Timestamp (ns) | Ego Pose ID | |--| | ... | ... | ... | #### 基于投影模型的空间变换 将三维点云投射至二维平面的过程涉及到复杂的几何运算，通常采用针孔摄像机模型完成此过程。具体来说就是计算每个点相对于摄像头光心的位置向量，并据此确定其落在哪个像素上[^4]. ```python import numpy as np from pyquaternion import Quaternion def points_to_image(points, cam_intrinsic, ego2cam_transform): """ 将世界坐标系下的点云转化为图像平面上的坐标 参数: points: N*3 数组表示N个点的世界坐标(x,y,z). cam_intrinsic: 3x3 内参矩阵. ego2cam_transform: 从车体坐标到相机坐标的变换矩阵. 返回: img_points: 投影后的2D坐标列表. """ # 转换为同质化坐标形式 homo_coords = np.hstack((points[:, :3], np.ones((len(points), 1)))) # 执行刚体运动学变换 transformed_homo_coords = ego2cam_transform @ homo_coords.T # 归一化得到最终屏幕坐标 normalized_screen_space = cam_intrinsic @ transformed_homo_coords[:3] depth_values = transformed_homo_coords[-1].reshape(-1, 1).repeat(3,axis=1) valid_mask = ~np.isclose(depth_values, 0.) projected_pixels = ((normalized_screen_space / depth_values)[valid_mask]).T.astype(int) return projected_pixels.tolist() ``` 上述函数实现了基本的功能框架，但在真实环境中还需要考虑到遮挡检测等问题以确保准确性[^1].