座標系

lidars and cameras sequence などのシーンでは、異なるセンサーからのデータや異なる時点のデータを組み合わせる必要があります。これは、センサー docid 40ujebw5cst4e4djxsgty と自車両モーションデータを使用して記録データを変換することで実現されます。このセクションでは、3d空間でこの変換がどのように行われるかを説明し、さまざまな種類のデータが表現される座標系の概要を示します。カメラセンサーについては、3d点を2dのピクセル座標にマッピングする必要もあります。これはカメラの内部パラメータを使用して行われ、カメラの種類によって異なります。詳細については docid\ wutszyygkev3haprbh 8 を参照してください。 基準座標系とキャリブレーション 各センサーは、自車両上の位置と方向に応じた独自の3d空間座標系を持っています。これらのセンサー座標系間で測定値を変換できることが重要です。そのために、センサー座標系間の仲介として機能する基準座標系を定義します。基準座標系は自車両に対して任意に選択できます。キャリブレーション関数を定義することにより c i センサー i に対してキャリブレーション関数を定義することで、点 \vec{x i} を以下のように基準座標系にマッピングできます \vec{x r} = c i(\vec{x i}) 同様に、他のすべてのセンサーからの点も基準座標系にマッピングできます。さらに、座標系 i から座標系 j への点のマッピングも、キャリブレーションの逆変換 \vec{x j} = c j^{ 1}(c i(\vec{x i})) を適用することで可能です ワールド座標系と自車両モーションデータ これにより、自車両にローカルな座標系で点を表現できるようになります。これは便利ですが、異なる時点で記録された点を同じ座標系で表現することも有用な場合があります。これは時間的に静的であるため、ワールド座標系と呼びます。自車両モーションデータを使用して、点をワールド座標系に変換できます。自車両モーションデータは、任意の時点における自車両の位置と方向を記述します。自車両モーションデータを使用して、点を変換できます \vec{x t} ワールド座標系に変換できます \vec{x w} = e t(\vec{x t}) さらに、時刻 t に記録された点を、時刻 t' の座標系に変換することも、自車両変換関数の逆変換 \vec{x {t'}} = e {t'}^{ 1}(e t(\vec{x t})) を適用することで可能です これは、各lidar点に対して自車両の動きを補正するために使用でき、このプロセスは docid unwsc cucoyh mu9josc とも呼ばれます。lidar点は異なる時点で記録されるため、点群のモーション補正を行うことを強く推奨します。これは、シーン作成時に高頻度の自車両モーションデータ（imuデータ）を提供することで実現できます。 単一lidarの場合 下の画像は、単一lidarの場合における3d空間での各センサー間の関係を示しています。自車両モーションデータはlidar座標系で表現する必要があることに注意してください。 複数lidarの場合 複数lidarの場合（下の画像を参照）、それぞれ独自のlidar座標系にある複数の点群が存在します。アノテーション効率の向上のため、シーン作成時にこれらは基準座標系の1つの点群に統合されます。imuデータが利用可能な場合は、自車両モーションの補正も行い、各点をフレームタイムスタンプ時の基準座標系に変換できます。 これは以下を適用することで行われます \vec{x w} = e t(c i(\vec{x {i,t}})) \vec{x {t'}} = e {t'}^{ 1}(\vec{x {w}}) ここで \vec{x {i,t}} はlidar i の座標系で時刻 t に表現された点であり、 \vec{x {t'}} はフレーム時刻 t' における基準座標系で表現された点です モーション補正を利用できるようにimuデータを提供することを推奨します。統合された点群は基準座標系で表現されるため、自車両モーションデータも基準座標系で表現されることが期待されます。 データの種類ごとに異なる座標系 データの種類によって、単一lidarか複数lidarかに応じて異なる座標系で表現されます。以下の表にまとめられており、例えば自車両モーションデータは、単一lidarの場合はlidar座標系で、複数lidarの場合は基準座標系で表現する必要があることがわかります。 データの種類 単一lidar 複数lidar lidar点群 lidar lidar 自車両ポーズ & imuデータ lidar 基準 openlabelエクスポート 3dジオメトリ lidar 基準 openlabelエクスポート 2dジオメトリ ピクセル ピクセル プレアノテーション 3dジオメトリ lidar 基準 プレアノテーション 2dジオメトリ ピクセル ピクセル