ZODデータのアップロード
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このチュートリアルでは、Zenseact Open Dataset（ZOD）を使用してさまざまな概要シーンタイプをアップロードする手順を説明します。このページの目的は、記録データをKognicシーンに変換するために必要な手順をいくつか示すことです。
このガイドでは、このページのすべてのスニペットの完全なソースファイルを含むKognic IO ZODサンプルリポジトリのサンプルコードを使用して、ZODデータを使用したシーンのアップロードプロセスを説明します。データが利用可能でKognic認証が設定されている場合、サンプルは実行可能です。
サンプルコードでは、トップレベルでKognic IOクライアントを初期化し、関数を使用してZODデータから（場合によっては複数の）シーンを一度に作成します。
if __name__ == "__main__":
client = KognicIOClient()
upload_cameras_sequence_scenes(
zod_path=Path("/path/to/zod"), # change me
zod_version="mini",
client=client,
max_nr_scenes=1,
max_nr_frames=10,
dryrun=False,
)def convert_scene(zod_sequence: ZodSequence, external_id: str, max_nr_frames: int) -> AggregatedLidarsAndCamerasSequence:
frames = convert_frames(zod_sequence, max_nr_frames)
return AggregatedLidarsAndCamerasSequence(external_id=external_id, frames=frames, calibration_id="<to be set later>")2. Framesは集約シーン固有の型です。
frames.append(
ALCSFrame(
relative_timestamp=ns_to_ms(frame_ts_ns) - start_ts_ms,
frame_id=str(frame_ts_ns),
images=[convert_zod_camera_frame_to_image(camera_frame)],
point_clouds=[point_cloud],
ego_vehicle_pose=convert_to_ego_vehicle_pose(ego_pose),
unix_timestamp=frame_ts_ns,
)
)3. 自車両ポーズデータが必須です。
それ以外の点では、2つのアプローチは非常に似ています。Lidars and Cameras Sequenceタブを参照してください。