データ要件

kognicプラットフォームは、効率的なアノテーションプロセスを実現するために、主に画像、点群、キャリブレーション、自車両ポーズ/imuデータなど、複数のデータ形式と情報をサポート しています。このセクションでは、各タイプのサポートされるフォーマットについて説明します。 画像 現在、以下の画像フォーマットをサポートしています png、jpg、jpeg、webp、avif。 点群 kognicは内部的にpotreeフォーマットを使用して点群を表現・表示しています。そのため、アップロードされた点群データは、システムでシーンとして使用する前にこのフォーマットに変換 する必要があります。 現在、以下のフォーマットの自動変換をサポートしています pcd、csv、las。ただし、コンバーターはこれらのフォーマットのすべてのバージョンを網羅的にサポートしているわけではあ りません。各フォーマットの詳細については以下をご覧ください。 点群には、単一フレームおよびシーケンスシーンの両方で、タイムスタンプフィールドが常に存在する必要がありますが、 docid unwsc cucoyh mu9josc が有効でない場合、その値は関係ありません。 点群にはintensityフィールドを含めることができ、変換時に保持されます。省略された場合、すべてのポイントのintensityはゼロになります。 プラットフォームで使用されないカラーやその他の補助データは、現在potreeへの変換時に破棄されます。 docid\ ssyls6migpyuhj9kv1svf キャリブレーション さまざまな docid 3jkwdhqcmvnvbuzbouzmr にまたがる2dおよび3dデータを含むシーンでは、センサーの位置と方向を合わせるためにキャリブレーションが必要です。基準座標系に対する3d空間での位 置と回転をマッピングする外部キャリブレーションと、3d点をカメラの画像平面に投影する内部カメラキャリブレーションの両方が必要です。すべての外部キャリブレーションは、センサー から基準座標系への変換を表す必要があります。 キャリブレーションの種類 すべてのキャリブレーションは、基準座標系に対するセンサーの3d位置と方向を示し、センサーから基準座標系への変換をマッピングします。また、3d点をカメラの画像平面にマッピングし ます。 lidar/radarについては、利用可能なキャリブレーションは1種類のみです。 docid 6oyu1cilw9ebedsgrjd3f 。 カメラについては、さまざまな種類の docid\ wutszyygkev3haprbh 8 をサポートしており、カメラの内部パラメータを提供する必要があります。 すべてのカメラキャリブレーションは、opencv座標系を使用して実装されています。 サポートされていないカメラモデル お使いのカメラモデルがサポートされていない場合、 docid\ hg1krvpudpihysj2cl1ho をwebassemblyモジュールの形式で実装を提供して使用することもできます。 自車両ポーズ 自車両ポーズは各フレームにオプションとして追加でき、相対的なポーズを記述します。 3dシーケンスアノテーションでは、kognicプラットフォームでのより効率的なワークフローと機能を実現するため、特に静的オブジェクトに対して強く推奨されます。 ポーズは、ローカル座標系における3d位置とクォータニオンで表現されます。 単一のlidar入力の場合、ポーズはlidar座標系上で指定する必要があります。複数のlidar入力の場合、ポーズは基準座標系上で指定する必要があります。 key value parameters rotation quaternion a rotationquaternion object w , x , y , z position a position object x , y , z フレームポーズに加えて、モーション補正を有効にするために高頻度のimuデータをアップロードするオプションもあります。 モーション補正の詳細については docid unwsc cucoyh mu9josc をご覧ください。 よくある質問 キャリブレーションが正しいかどうかを確認する方法 キャリブレーションを確認するには、 docid\ grkq85faaf4c1n5 h4blr の手順に従ってください。また、シーンを開いて3dビューアに移動することで、カメラの向きをす ばやく確認することもできます。自車両の位置には小さな黄色い円が表示され、現在選択されているカメラの向きを示す赤い矢印が表示されます。矢印が期待 する方向（例えば自車両の前方）を向いていることを確認してください。