EuRoC数据集
微型飞行器（MAV）上收集的视觉惯性数据集
移动平台与传感器
使用的机型为：Asctec Firefly六角旋翼直升机
视觉惯性测量的传感器包括：视觉（双相机）惯性测量单元（IMU）
groundtruth采集
采用以下传感器采集6自由度的运动与结构
1）Leica MS50 激光跟踪扫描仪：毫米精确定位
1 2 | LEICA0：激光追踪器配套的传感器棱镜【prism】 Leica Nova MS50: 激光追踪器，测量棱镜prism的位置，毫米精度，帧率20Hz， |
2）Vicon 6D运动捕捉系统
1 2 | VICON0：维肯动作捕捉系统的配套反射标志，叫做marker Vicon motion capture system: 维肯动作捕捉系统，提供在单一坐标系下的6D位姿测量，测量方式是通过在MAV上贴上一组反射标志，帧率100Hz，毫米精度 |
视觉惯性传感器与groundtruth数据之间，通过外部校准使得时间戳同步。
数据集内包含的数据：
· 视觉惯性传感器：
双相机 (Aptina MT9V034型号 全局快门， 单色， 相机频率20Hz)
MEMS IMU (ADIS16448型号 , 测量角速度与加速度，测量频率200 Hz)
（以视觉图像的时间戳为基准进行对齐）
· groundtruth
Vicon运动捕捉系统【marker】（6D姿势）
Leica MS50激光跟踪仪（3D位置）
Leica MS50 3D 结构扫描
· 传感器校准
相机内参
相机-IMU外参
数据集文件结构
例如： 文件名MH_01_easy [工厂场景]
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | ——mav0 — cam0 data :图像文件 data.csv :图像时间戳 sensor.yaml : 相机参数【内参fu,fv,cu,cv、外参T_BS(相机相对于b系的位姿)、畸变系数】 — cam1 data :图像文件 data.csv :图像时间戳 sensor.yaml : 相机参数【内参fu,fv,cu,cv、外参T_BS(相机相对于b系的位姿)、畸变系数】 — imu0 data.csv : imu测量数据【时间戳、角速度xyz、加速度xyz】 sensor.yaml : imu参数【外参T_BS、惯性传感器噪声模型以及噪声参数】 — leica0 data.csv : leica测量数据【时间戳、prism的3D位置】 sensor.yaml : imu参数【外参T_BS】 — state_groundtruth_estimae0** data.csv :地面真实数据【时间戳、3D位置、姿态四元数、速度、ba、bg】 sensor.yaml : |
在每个传感器文件夹里配一个senor.yaml文件，记录传感器相对于Body坐标系的坐标变换，以及传感器自身参数信息
注：groundtruth输出格式
timestamp：18位的时间戳
position：MAV的空间3D坐标
p_RS_R_x [m]
p_RS_R_y [m]
p_RS_R_z [m]
传感器安装的相对位置
传感器的具体安装情况如下所示：
机体上载有4个传感器，其中prism和marker公用一个坐标系
无人机的body系 以IMU传感器为基准，即，imu系为body系。
EuRoC数据集的使用
EuRoC数据集可用于视觉算法、视觉惯性算法的仿真测试
在VIO算法中涉及到很多坐标系的转换、在精度测量过程中也需要进行统一坐标系
（1）传感器数据的读取
以相机图像与imu测量作为算法输入，首先就是要进行数据读取、将输入输出模块化
（2）建立统一坐标系
传感器放置于统一平台上，但每个传感器都有其各自的坐标系，索性EuRoC中给出了所有传感器相对于机体body系的相对位移（sensor.yaml文件中的T_BS），因此可以将各传感器的位姿数据统一到统一坐标系下，但实际使用中需要根据代码情况灵活运用。
（3）坐标系变换:
下标表示形式【 矩阵坐标系之间的变换矩阵的下标采用双字母进行标注】
如：旋转矩阵R_BC，表示从c系旋转到b系的变换阵