liosam怎么生成tum轨迹数据具体代码流程

生成TUM数据的代码流程可以分为以下步骤：

1. 从数据集中读取图像和相机参数

可以使用OpenCV等库从TUM数据集中读取图像和相机参数。TUM数据集中包含图像序列，以及相机内参和外参等参数。

2. 提取图像特征点

可以使用OpenCV中的ORB、SIFT等算法提取图像特征点，也可以使用深度学习算法如SuperPoint、D2-Net等提取特征点。

3. 计算相邻帧之间的相对位姿

根据特征点的匹配关系，可以使用RANSAC算法等方法估计相邻帧之间的相对位姿。

4. 累积相对位姿得到绝对位姿

根据相邻帧之间的相对位姿，可以使用累积法得到整个轨迹的绝对位姿。

5. 将位姿数据保存为TUM格式

最后，将轨迹的位姿数据保存为TUM格式，包括时间戳、相机位姿等信息。

代码实现可以参考TUM数据集官方提供的代码库，以及相关论文和博客。

相关问题

liosam怎么生成tum轨迹数据

生成 TUM 数据集需要准备一个 RGB-D 相机和一个运动轨迹。假设你已经有一个 RGB-D 相机，下面是一些步骤来生成 TUM 数据集：

1. 安装 ROS：ROS 是一个流行的机器人操作系统，使用 ROS 可以方便地处理机器人数据。你可以在 Ubuntu 上安装 ROS。

2. 下载和安装 TUM 数据集工具包：TUM 数据集工具包是一个 ROS 包，包含了一些脚本和工具，可以用来生成 TUM 数据集。你可以从 GitHub 上下载该工具包。

3. 准备运动轨迹：你需要准备一个运动轨迹，可以使用机器人或者其他设备采集。可以使用 ROS 中的 rosbag 工具来记录运动轨迹。

4. 采集 RGB-D 数据：使用 RGB-D 相机采集 RGB-D 数据。你可以使用 ROS 中的 openni_launch 工具包来采集数据。

5. 使用 TUM 数据集工具包生成 TUM 数据集：使用 TUM 数据集工具包中的脚本来把 RGB-D 数据和运动轨迹合并成 TUM 数据集。

以上就是生成 TUM 数据集的大致步骤，具体实现中还需要根据自己的需求进行一些调整和优化。

ORBSLAM3跑tum数据集的轨迹与真实轨迹对齐C++代码

以下是使用ORB-SLAM3对TUM数据集进行轨迹对齐的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <string>
#include <cmath>

using namespace std;

// 读取轨迹文件
bool readTrajectory(const string& filename, vector<double>& timestamps, vector<vector<double> >& poses)
{
    ifstream file(filename);
    if (!file.is_open())
    {
        cerr << "Failed to open file: " << filename << endl;
        return false;
    }

    while (!file.eof())
    {
        string line;
        getline(file, line);
        if (!line.empty() && line.at(0) != '#')
        {
            stringstream ss(line);
            double timestamp;
            ss >> timestamp;

            vector<double> pose(7);
            for (int i = 0; i < 7; ++i)
            {
                ss >> pose[i];
            }

            timestamps.push_back(timestamp);
            poses.push_back(pose);
        }
    }

    file.close();
    return true;
}

// 对齐两个轨迹
void alignTrajectories(const vector<double>& timestamps1, const vector<vector<double> >& poses1,
                       const vector<double>& timestamps2, const vector<vector<double> >& poses2,
                       vector<vector<double> >& aligned_poses2)
{
    aligned_poses2.clear();

    // 计算两个轨迹的平均旋转和平移
    double mean_rotation1 = 0.0;
    vector<double> mean_translation1(3, 0.0);
    for (size_t i = 0; i < poses1.size(); ++i)
    {
        double qw = poses1[i][0], qx = poses1[i][1], qy = poses1[i][2], qz = poses1[i][3];
        double tx = poses1[i][4], ty = poses1[i][5], tz = poses1[i][6];

        double roll = atan2(2.0 * (qw * qx + qy * qz), 1.0 - 2.0 * (qx * qx + qy * qy));
        double pitch = asin(2.0 * (qw * qy - qx * qz));
        double yaw = atan2(2.0 * (qw * qz + qx * qy), 1.0 - 2.0 * (qy * qy + qz * qz));

        mean_rotation1 += yaw;
        mean_translation1[0] += tx;
        mean_translation1[1] += ty;
        mean_translation1[2] += tz;
    }
    mean_rotation1 /= poses1.size();
    mean_translation1[0] /= poses1.size();
    mean_translation1[1] /= poses1.size();
    mean_translation1[2] /= poses1.size();

    double mean_rotation2 = 0.0;
    vector<double> mean_translation2(3, 0.0);
    for (size_t i = 0; i < poses2.size(); ++i)
    {
        double qw = poses2[i][0], qx = poses2[i][1], qy = poses2[i][2], qz = poses2[i][3];
        double tx = poses2[i][4], ty = poses2[i][5], tz = poses2[i][6];

        double roll = atan2(2.0 * (qw * qx + qy * qz), 1.0 - 2.0 * (qx * qx + qy * qy));
        double pitch = asin(2.0 * (qw * qy - qx * qz));
        double yaw = atan2(2.0 * (qw * qz + qx * qy), 1.0 - 2.0 * (qy * qy + qz * qz));

        mean_rotation2 += yaw;
        mean_translation2[0] += tx;
        mean_translation2[1] += ty;
        mean_translation2[2] += tz;
    }
    mean_rotation2 /= poses2.size();
    mean_translation2[0] /= poses2.size();
    mean_translation2[1] /= poses2.size();
    mean_translation2[2] /= poses2.size();

    // 对齐轨迹2
    for (size_t i = 0; i < poses2.size(); ++i)
    {
        double qw = poses2[i][0], qx = poses2[i][1], qy = poses2[i][2], qz = poses2[i][3];
        double tx = poses2[i][4], ty = poses2[i][5], tz = poses2[i][6];

        double roll = atan2(2.0 * (qw * qx + qy * qz), 1.0 - 2.0 * (qx * qx + qy * qy));
        double pitch = asin(2.0 * (qw * qy - qx * qz));
        double yaw = atan2(2.0 * (qw * qz + qx * qy), 1.0 - 2.0 * (qy * qy + qz * qz));

        // 将姿态变换到轨迹1的参考系下
        double aligned_yaw = yaw - mean_rotation2 + mean_rotation1;
        double aligned_tx = tx - mean_translation2[0] + mean_translation1[0];
        double aligned_ty = ty - mean_translation2[1] + mean_translation1[1];
        double aligned_tz = tz - mean_translation2[2] + mean_translation1[2];

        double aligned_qw = cos(aligned_yaw / 2.0);
        double aligned_qx = 0.0;
        double aligned_qy = 0.0;
        double aligned_qz = sin(aligned_yaw / 2.0);

        vector<double> aligned_pose(7);
        aligned_pose[0] = aligned_qw;
        aligned_pose[1] = aligned_qx;
        aligned_pose[2] = aligned_qy;
        aligned_pose[3] = aligned_qz;
        aligned_pose[4] = aligned_tx;
        aligned_pose[5] = aligned_ty;
        aligned_pose[6] = aligned_tz;

        aligned_poses2.push_back(aligned_pose);
    }
}

// 计算轨迹误差
void computeTrajectoryError(const vector<vector<double> >& poses1, const vector<vector<double> >& poses2,
                            double& rmse_translation, double& rmse_rotation)
{
    rmse_translation = 0.0;
    rmse_rotation = 0.0;

    for (size_t i = 0; i < poses1.size(); ++i)
    {
        double qw1 = poses1[i][0], qx1 = poses1[i][1], qy1 = poses1[i][2], qz1 = poses1[i][3];
        double tx1 = poses1[i][4], ty1 = poses1[i][5], tz1 = poses1[i][6];

        double qw2 = poses2[i][0], qx2 = poses2[i][1], qy2 = poses2[i][2], qz2 = poses2[i][3];
        double tx2 = poses2[i][4], ty2 = poses2[i][5], tz2 = poses2[i][6];

        // 计算平移误差
        double dx = tx1 - tx2;
        double dy = ty1 - ty2;
        double dz = tz1 - tz2;
        double translation_error = sqrt(dx * dx + dy * dy + dz * dz);
        rmse_translation += translation_error * translation_error;

        // 计算旋转误差
        double dot_product = qw1 * qw2 + qx1 * qx2 + qy1 * qy2 + qz1 * qz2;
        double rotation_error = acos(2.0 * dot_product * dot_product - 1.0);
        rmse_rotation += rotation_error * rotation_error;
    }

    rmse_translation = sqrt(rmse_translation / poses1.size());
    rmse_rotation = sqrt(rmse_rotation / poses1.size());
}

int main(int argc, char** argv)
{
    if (argc < 3)
    {
        cerr << "Usage: " << argv[0] << " trajectory_file1 trajectory_file2" << endl;
        return 1;
    }

    // 读取轨迹文件
    string filename1(argv[1]);
    vector<double> timestamps1;
    vector<vector<double> > poses1;
    if (!readTrajectory(filename1, timestamps1, poses1))
    {
        return 1;
    }

    string filename2(argv[2]);
    vector<double> timestamps2;
    vector<vector<double> > poses2;
    if (!readTrajectory(filename2, timestamps2, poses2))
    {
        return 1;
    }

    // 对齐轨迹2
    vector<vector<double> > aligned_poses2;
    alignTrajectories(timestamps1, poses1, timestamps2, poses2, aligned_poses2);

    // 计算轨迹误差
    double rmse_translation, rmse_rotation;
    computeTrajectoryError(poses1, poses2, rmse_translation, rmse_rotation);
    cout << "Before alignment:" << endl;
    cout << "RMSE translation: " << rmse_translation << " m" << endl;
    cout << "RMSE rotation: " << rmse_rotation << " rad" << endl;

    computeTrajectoryError(poses1, aligned_poses2, rmse_translation, rmse_rotation);
    cout << "After alignment:" << endl;
    cout << "RMSE translation: " << rmse_translation << " m" << endl;
    cout << "RMSE rotation: " << rmse_rotation << " rad" << endl;

    return 0;
}

该代码读取两个轨迹文件（TUM数据集格式），并计算它们之间的平移和旋转误差。然后，它使用平均旋转和平移对第二个轨迹进行对齐，并重新计算误差。注意，该代码使用欧拉角（yaw-pitch-roll）来表示姿态，而不是四元数，因为这更容易理解和调试。如果您需要更高的精度，请改用四元数。