Ch01. LiDAR Data Processing - 2) ROS1 환경 구성, 데이터셋

Ch01.  LiDAR Data Processing

 

<목차>

0. Introduction: 컴퓨터 비전 vs 3차원 비전

1-1. LiDAR 센서의 종류 및 데이터 취득 방식

1-2. 포인트 클라우드의 특징

 

1-3. 테스트를 위한 ROS 환경구성

1-4. 자율주행실습을 위한 오픈라이다 데이터셋소개

 

1-5. 포인트 클라우드 처리 방법 구현을 위한 Open3D사용법

1-6. 포인트 클라우드 시각화 및 편집툴CloudCompare 사용법

1-7. LiDAR 데이터 학습을 위한 레이블링툴 소개

 

 

1-3. 테스트를 위한 ROS 환경구성

 

OS: Ubuntu 20.04 LTS (window11 + WSL2)

GPU: RTX 4070 8GB

ROS1 Noetic

 

윈도우11의 경우 WSL2 환경에서 Microsoft store에서 Ubuntu 20.04 LTS를 설치하고 아래 글을 참조하면 된다.

https://velog.io/@deep-of-machine/ROS-ROS1-%EC%84%A4%EC%B9%98-Ubuntu20.04-ROS-Noetic

난 이게 잘 안돼서.. VMware 가상 환경을 사용했다...

https://www.youtube.com/watch?v=Widi0MUCeTM

 

VMware 16은 지금 공식 사이트에서 구할 수 없다.. 나는 어떻게 구글링을 통해 VMware 17 버전을 구했다..

어느 정도의 학습을 마치고 ros2 환경을 구축해야 하므로, 어떻게든 환경을 설정해보자..

 

학습에 사용할 대부분의 오픈 소스가 ROS1 기반이기에, ROS2도 좋지만.. 이걸 우선 공부해보겠다.

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1-4. 자율주행 실습을 위한 오픈라이다 데이터셋 소개

 

1) KITTI dataset

The KITTI Vision Benchmark Suite

The KITTI Vision Benchmark Suite

자율 주행 목적의 컴퓨터 비전 분야에서 가장 대표적으로 쓰이는 데이터셋 KITTI dataset

• 활용 가능 분야
  • Stereo vision
  • Optical flow
  • Depth estimation
  • Visual/LiDAR odometry
  • Object detection/tracking
  • Semantic segmentation
  • Road/lane detection

 

2) Semantic-KITTI dataset

https://semantic-kitti.org/index.html

SemanticKITTI - A Dataset for LiDAR-based Semantic Scene Understanding

• KITTI 기반의 데이터셋
• AI processing을 위해 추가적인 annotation이 포함됨 (semantic label 등)
• 데이터셋 구성
  • 0~10번 시퀀스는 학습을 위해 어노테이션이 포함됨
  • 11~21번 시퀀스는 테스트에 주로 활용되며, 다양한 hard case들이 포함되어 있기도 함
  • 총 28개의 클래스 레이블이 있음

• 주요 활용 분야
  • Semantic segmentation
  • Panoptic segmentation
  • Semantic scene completion

3) nuScenes dataset

https://scale.com/open-av-datasets/nuscenes

nuScenes Open Datasets - Scale

• 센서 구성
  • 카메라 6대
  • 스피닝 라이다 1대
  • 장거리 레이더 센서 5대
• 포함사항
  • 각 센서 간 extrinsics calibration
  • 카메라의 intrinsic calibration
  • 센서 synchronization
  • 모델 학습을 위한 class annotation

4) Waymo open dataset

https://waymo.com/open/?fbclid=IwAR3qVUEBNJUIsFk_Lp-0rM5oRUSezaKVLq-0Hqn-Da6_WR6U6MNSGLO6K7Q

About – Waymo Open Dataset

• Perception dataset과 Motion dataset을 포함하고 있음
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• Perception data
  • 세그멘테이션 레이블 및 객체 어노테이션 포함
  • 맵 데이터
  • 센서 구성
    • 중거리 라이다 1대
    • 단거리 라이다 4대
    • 카메라 5대
  • 센서 설정
    • 라이다와 카메라 간 동기화
    • LiDAR to Camera projection
    • 센서 캘리브레이션 및 이를 활용한 주행체의 pose

• Motion data
  • 센서 구성
    • 중거리 라이다 1대
    • 단거리 라이다 4대
  • 객체 추적을 위한 어노테이션 데이터
  • 맵 데이터

5) Complex urban dataset

https://sites.google.com/view/complex-urban-dataset

Complex Urban Dataset

• 2018년도에 KAIST에서 공개한 오픈 데이터셋
  • 복잡한 도시 촬영을 하면서 복잡한 씬에 대한 데이터 취득
  • 빌딩 숲을 구성한 도시에서 GPS 수신호가 취약한 점을 참고하여 이러한 환경에서 집중적으로 데이터셋을 취득함