目录 Kaist数据集转rosbag运行Kaist rosbag数据集 Kaist数据集转rosbag 使用Kaist序列38，转换rosbag参考GithubKaist2bag，这里主要使用IMU,双目相机以及GPS数据。 附：其他的合并rosbag方法数据参考bag_merge。 #!/usr/bin/env pythonimport sysimport argparse

使用kaist数据集训练tf-faster-rcnn 首先是修改pascal_voc.py,新建自己的kaist_rgb.py pacal_voc的数据格式很麻烦，annotation是xml格式，自己的数据一般都是txt,所以，不会像读取pascal_voc数据那么复杂。下面是前人在pascal_voc.py 基础上写的kaist Dataset的接口： # ---------------

跑lio-sam要计算imu和雷达外参 根据数据集提供的文件 根据文件名确定旋转矩阵下标 得出结果：（将imu数据转到雷达坐标系下） T：[ 0.360723,-0.431236, 0.687047] R：[-0.515105, -0.702383,-0.491249, 0.487008, -0.711468, 0.506593, -0.70533, 0.0217062, 0.708547] 不知

或许你只是听过机器人的现实作用，却从未亲临过一场真正的机器人对决。在2015世界机器人大会上，在听完上午对机器人产业分析后，韩国高等科学技术院（KAIST）类人机器人研究中心主任JUN Ho Oh向我们分享了有关世界机器人挑战赛中的真实状况和分析。  韩国高等科学技术院（KAIST）类人机器人研究中心主任 JUN Ho Oh 机器人的作用毋庸置疑。2011年，日本东部出现了地震、海啸，甚至核泄

关于KAIST数据集 最近在使用KAIST数据集做行人检测，这个数据集简直各种无奈。 首先需使用谷歌（其他浏览器em..）找到并打开KAIST的官网，然后留下邮箱，他们会发邮件给你，邮件中由下载地址。 下载完，就会发现一个问题——无法打开图像。 Error interpreting jPEG imag file (Not a jPEG file: starts with 0×89 0×50