【源码】基于IMU和相机数据仿真的视觉系统测试平台

项目简介

本项目是基于C++和Python构建的IMU（惯性测量单元）与相机数据仿真的视觉系统测试平台，主要用于测试和优化视觉算法，如视觉里程计（Visual Odometry）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）。通过生成仿真的IMU数据和相机数据，模拟真实环境中的传感器数据，助力开发者在虚拟环境中测试和验证算法。

项目的主要特性和功能

1. IMU数据仿真模块
   • 数据生成：生成指定时间段内加速度计和陀螺仪的测量值。
   • 噪声模拟：添加高斯白噪声和偏差随机游走，模拟真实传感器误差。
2. 相机数据仿真模块
   • 轨迹生成：依据IMU数据生成相机轨迹和姿态数据。
   • 特征点生成：生成特征点的三维坐标和对应的二维图像坐标。
   • 相机模型：提供多种相机模型，如针孔相机模型。
3. 数据处理和可视化模块
   • 数据处理：用积分方法处理IMU数据，得出车辆或机器人的运动轨迹。
   • 可视化：计算相机姿态和位置，实现相机轨迹可视化，同时展示特征点在图像中的位置和轨迹。
4. 测试和优化模块
   • 测试接口：支持用户上传自己的视觉算法进行测试。
   • 性能分析：提供性能分析和优化建议，助力改进视觉算法。

安装使用步骤

1. 已下载本项目的源码文件。
2. 根据需求设置参数，如仿真时间、步长、噪声等级等。
3. 运行main/gener_alldata.cpp生成IMU数据和相机数据。
4. 使用python_tool/文件夹中的Python脚本处理数据并进行可视化，使用前需确保已安装numpy、matplotlib等必要Python库。
5. 用户可上传自己的视觉算法进行测试，并基于测试结果分析和优化。

注意事项

• 需根据实际需求设置参数，保证仿真数据的真实性和有效性。
• 使用Python脚本时，要确保已安装必要的Python库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】