lio sam 数据集

### 如何获取并使用适用于LIO-SAM的数据集 对于希望运行LIO-SAM框架的新手来说，了解其支持的数据集以及如何下载和配置这些数据是非常重要的。以下是关于LIO-SAM及其变体（如FAST-LIO-SAM、LIO-SAM-GPU-ScanToMapOpt）所适用的数据集的相关信息。 #### 支持的数据集特点 LIO-SAM主要依赖于激光雷达点云数据来实现同步定位与建图功能。通常情况下，该算法可以处理带有`intensity`、`ring`和`time`字段的点云数据[^1]。然而，在实际应用中并非所有数据集都提供完整的字段信息。因此，用户可以根据具体需求选择合适的数据集： 1. **EuRoC MAV Dataset**: 这是一个广泛使用的无人机视觉惯性里程计测试数据集，虽然它主要是针对视觉传感器设计的，但也包含了部分IMU和激光雷达数据，适合用于验证基于LiDAR-Inertial Odometry的方法。 2. **KITTI Vision Benchmark Suite**: 提供了大量的室外场景下的汽车行驶记录，其中包括高分辨率的激光扫描数据和GPS轨迹作为真值参考。尽管原始Kitti数据集中缺少时间戳精确到每帧点的时间信息(`time`)，但可以通过后期处理补充这一缺失项[^2]。 3. **ApolloScape Open Dataset**: 阿里巴巴发布的自动驾驶开源数据库之一，涵盖了丰富的城市道路环境感知资料，其中也包括多线束Velodyne LiDAR采集得到的大规模三维空间分布模型文件(.pcd)，非常适合用来训练或评估LOI-SAM性能表现。 4. **Ford Campus Vision and Lidar Data Set**: 此公开资源由密歇根大学工程学院发布，特别强调了复杂校园环境下的人群活动监测挑战；它的特点是融合了立体摄像机图像序列同64层HDL-64E S3型号设备产生的密集采样成果一起打包分发给研究者们自由探索可能的应用方向[^3]。 #### 数据预处理建议 为了使上述提到的各种异构来源能够顺利导入至目标平台执行流程当中去，则往往还需要经历一系列标准化转换操作步骤才行: - 如果输入格式不是标准PCD(PCL Point Cloud Format),那么就需要先借助第三方工具库比如PCL(Point Cloud Library)完成相应转化工作. - 对于那些缺乏某些必要属性列名定义的情况(像timestamp之类的关键元数据标签),则应该手动添加进去,或者调整现有代码逻辑使之兼容更多种类别的外部供给素材. 下面给出一段简单的Python脚本示范怎样批量修改大量.pcd文件头信息以便统一管理用途: ```python import os from pyntcloud import PyntCloud def update_pcd_header(input_folder, output_folder): if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.pcd')] for file_name in files: cloud = PyntCloud.from_file(os.path.join(input_folder, file_name)) # Add 'ring' dimension if missing points_df = cloud.points if 'ring' not in points_df.columns: num_points = len(points_df) rings = np.random.randint(low=0, high=16, size=num_points) # Example values; adjust as needed points_df['ring'] = rings updated_cloud = PyntCloud(points_df) updated_cloud.to_file(os.path.join(output_folder, file_name)) update_pcd_header("/path/to/input", "/path/to/output") ``` 此函数会遍历指定目录下所有的`.pcd`文件，并检查它们是否已经包含名为`ring`的一维数组向量成分——如果没有的话就随机生成一组模拟数值填充上去再保存回磁盘上新的位置路径处。 ---