Raw Data简介
Raw Data 数据地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php
原始数据记录，按类别排序(城市、住宅、道路、校园、人、校准）
数据集包含以下信息，以 10 Hz 的频率捕获和同步：
- 原始（
unsynced+unrectified）和处理（synced+rectified）灰度立体序列，由两个灰度相机cam0和cam1采集，对应文件夹image_00和image_01 - 原始（
unsynced+unrectified）和处理（synced+rectified）彩色立体序列，由两个彩色相机cam2和cam3采集，对应文件夹image_02和image_03， Velodyne点云- unsynced+unrectified 数据以txt文件存储
- synced+rectified 数据以bin文件存储）
OXTS (GPS/IMU)：3D GPS/IMU 数据（位置、速度、加速度、元信息，存储为文本文件）Calibration：（相机、相机到 GPS/IMU、相机到 Velodyne，存储为文本文件）tracklet：3D 对象轨迹标签（汽车、卡车、电车、行人、骑自行车的人，存储为 xml 文件）
- unsynced+unrectified 是指原始输入帧，其中图像失真且帧索引不对应，，下载数据对应名称为
2011_**_**_drive_0***_extract.zip- synced+rectified 是指处理后的数据，其中图像已被纠正且未失真，并且数据帧编号对应跨所有传感器流，数据对应名称为
2011_**_**_drive_0***_sync.zip。
对于这两种设置，都提供了带有时间戳的文件,大多数人只需要文件的 synced+rectified 版本。
kitti2bag
生成bag
pip install kitti2bag
要是缺依赖包，安装好相应的依赖包，我用的conda环境，相应的依赖包已经安装好了
解压文件按下面方式放置：
2011_09_30
├── 2011_09_30_drive_0016_sync
│ ├── image_00
│ ├── image_01
│ ├── image_02
│ ├── image_03
│ ├── oxts
│ └── velodyne_points
├── calib_cam_to_cam.txt
├── calib_imu_to_velo.txt
└── calib_velo_to_cam.txt
在2011_09_30文件夹的上一级目录，打开终端输入：
kitti2bag -t 2011_09_30 -r 0016 raw_synced
rviz可视化：
可以看出转化出的bag包缺乏点云强度intensity信息，是由于字段不一致引起的，下面修改kitti2bag代码
修改kitti2bag
在终端中输入whereis kitti2bag找到该文件的路径。
whereis kitti2bag
修改kitti2bag，对应189行代码：
gedit /home/xiaohu/.local/bin/kitti2bag
修改后，重新转换bag文件，rviz显示
