关于GoPro-陀螺仪数据集

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

1

t_frame = (n / CAMERA_FPS)

2

3

k = 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

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：

r_d = arctan(r_u * omega) / omega

r_u = tan(r_d * omega) / omega

参数是：

内部相机校准矩阵

K =  [[ 853.12703455,   0.     ,  988.06311256],2

    [  0.     ,  873.54956631,  525.71056312],3

    [  0.     ,   0.     ,   1.     ]])

失真参数

omega = 0.8894355

和畸变中心

wc = [0.00291108, 0.00041897]

回馈

欢迎向 [e-mail] 或 [e-mail] 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。

---

审核编辑 ：李倩