Monodepth2 加入IMU資料

為了將imu感測器資料融合到網路之中，需要讓imu和同步輸入到訓練網路中

1.通過pykitti讀取imu資料

在kitti_dataset.py 中kittirawdateset()中通過pykitti utils.load_oxts_packet_ande_pose()獲取oxts檔案

def

load_oxts
(self,folder,frame_index, do_flip)
:"""load oxts data from file."""
oxts_filename = os.path.join(
self.data_path, folder,
"oxts/data/.txt"
.format
(int
(frame_index)))
print
(oxts_filename)
oxts_filenames =
[oxts_filename]
#oxts = utils.load_oxts_packets_and_poses(oxts_filenames)
r,t = utils.load_oxts_packets_and_rt(oxts_filenames)
return r,t

在mono_dataset.py中，將生成的r，t 轉成4x4矩陣，並tensor化

r,t = self.load_oxts(folder,frame_index, do_flip)

# pose_rt = load_oxts1[0].t_w_imu
# r,t = load_oxts1[0].packet
r = r.reshape(3,
3)t = t.reshape(3,
1)t_w_imu =np.vstack(
(np.hstack(
[r, t]),
[0,0
,0,1
]))#inputs["pose"] = np.expand_dims(t_w_imu,0)
tw = np.expand_dims(t_w_imu,0)
inputs[
"pose"
]= torch.from_numpy(t_w_imu.astype(np.float32)
)

[[-0.60702688 -0.79438127 0.0218349 ]

[ 0.79425304 -0.60556876 0.04948326]

[-0.02608604 0.04738011 0.99853625]]

t =[[6.19561019e+05]

[4.11578006e+06]

[2.07307388e+02]]

batchsize=2轉換成tensor形式

tensor([[[-3.6927e-01, 9.2916e-01, -1.7130e-02, 6.1858e+05],

[-9.2930e-01, -3.6934e-01, -4.0503e-04, 4.1165e+06],

[-6.7029e-03, 1.5769e-02, 9.9985e-01, 1.1287e+02],

[ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.0000e+00]],

[[ 2.1411e-01, 9.7661e-01, -1.9779e-02, 6.1959e+05],

[-9.6635e-01, 2.0882e-01, -1.5020e-01, 4.1158e+06],

[-1.4256e-01, 5.1274e-02, 9.8846e-01, 2.1405e+02],

[ 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.0000e+00]]],

device=『cuda:0』)

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