GoPro-陀螺儀數據集

該數據集由廣角卷簾快門相機捕獲的許多視頻序列組成，并帶有相應的陀螺儀測量值。它是在 ICRA2015 的 [1] 中引入的，用于相機-陀螺儀校準。

概述

該數據集由三個視頻序列以及陀螺儀測量組成。

由于這是真實世界的數據，這意味著沒有真正的基本事實可用。相反，每個序列都附有一組參考值（參見下面的“數據格式”），這是我們對相機陀螺儀校準參數的最佳估計（如 [1] 中使用的），可用于例如穩定視頻.

引用

如果您在出版物中使用此數據集，則應參考論文 [1]。

序列

1. 旋轉：手持相機拍攝的靜止不動的人的場景。大而平滑的旋轉。

2. walk ：相機從地面開始，然后被拾起并帶走一小段路。

3. rccar ：攝像頭安裝在一輛在土路上行駛的遙控車上。大量振動（高頻運動）會導致非常明顯的卷簾快門偽影。

數據格式

每個序列包含三個文件：

1. 視頻文件：

   .mp4

2. 陀螺儀數據文件：

   _gyro.csv

3. 參考值：

   _reference.csv

視頻需要 H.264 編解碼器才能解碼。

陀螺儀數據定時定時采樣，CSV文件每陀螺儀測量一行。每條線具有三個角速度測量值，每個軸（x、y、z）一個。角速度測量值以弧度/秒表示。

參考值是當前對校準參數的最佳估計，并已用于生成補充材料中顯示的穩定視頻。參數名稱具有以下含義（有關定義和用法，請參見 [1]）：

• Fg ：時間比例因子/陀螺儀采樣率 (Hz)

• 偏移量：時間偏移量（秒）

• rot_x

• rot_y

• rot_z ：陀螺儀到相機的轉換。r = [rot_x, rot_y, rot_z] = alpha * n，是這個旋轉的軸角表示。

• gbias_x

• gbias_y

• gbias_z : 陀螺儀偏差 (rad/s)

視頻文件保證在陀螺儀測量的時間范圍內被捕獲。即，視頻記錄在陀螺儀記錄器之后開始并在陀螺儀記錄器之前停止。

幀數 n 與陀螺儀樣本 k 之間的時間關系可以表示為

t_frame = (n / CAMERA_FPS)

k = Fg * (t_frame + offset)

我們使用 CAMERA_FPS = 30.0。請注意，t_frame 對應于幀的開始，而 t_frame + readout，其中 readout 是滾動快門讀出時間，對應于幀的結束。

陀螺儀

數據是使用 STMicroelectronics L3G4200D 陀螺儀捕獲的，其數據表可在供應商網站上找到：http: //www.st.com/web/catalog/sense_power/FM89/SC1288/PF250373

控制寄存器的內容如下

• CTRL_REG1 = 0xFF

• CTRL_REG2 = 0x00

• CTRL_REG3 = 0x08

• CTRL_REG4 = 0x00

• CTRL_REG5 = 0x00

陀螺儀以同步數據速率提供樣本，根據數據表，ODR=800 Hz，但實際上這意味著大約 855 Hz 的速率。

由于硬件問題，陀螺儀數據包含高頻噪聲分量（大約 340 Hz），可以在頻譜圖中清楚地看到。我們建議在使用數據之前應用陷波濾波器來消除它。

相機

視頻是使用 GoPro Hero3+ 黑色版在 1080p@30Hz（寬）模式下錄制的。相機中的所有其他設置都保留為默認值。

相機使用滾動快門。對于所選模式，讀數時間（以秒為單位）已校準為

readout = 0.0316734

我們使用 Devernay 和 Faugeras (2001) 的 FOV 模型對相機進行了校準，但使用了 [2] 中的簡化形式：

r_d = arctan(r_u * omega) / omega

r_u = tan(r_d * omega) / omega

參數是：

內部相機校準矩陣

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

    [  0.     ,  873.54956631,  525.71056312],3

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

失真參數

omega = 0.8894355

和畸變中心

回饋

歡迎向 hannes.ovren@liu.se 或 per-erik.forssen@liu.se 提出問題、意見和建議。

Hannes Ovrén 和 Per-Erik Forssén，林雪平，2015 年 5 月

參考

[1] Hannes Ovrén 和 Per-Erik Forssén。具有自動校準功能的基于陀螺儀的視頻穩定。ICRA 2015 [2] 約翰·赫德堡和比約恩·約翰遜。GPU 上的實時相機自我運動補償和鏡頭不失真。瑞典林雪平大學電氣工程系技術報告，2007 年。