这个博文系列的目标是尝试在真实驾驶数据上进行ICP算法的定位和占据栅格地图的实现。我们所选择的数据集是最近发布的NuScenes，它包含了各种高保真标注的驾驶场景(城市环境)。
实验项目准备工作
首先我们需要下载所需要的数据集，NuScenes dataset: mini partition of NuScenes 我们需要先在官网进行注册，下载Full Dataset (v1.0)/ Mini.，US or ASIA subpartition（3.88GB）
2019年3月，Nutonomy发布了包含1000个场景的nuScenes完整数据集。由于数据集规模很大，他们分别提供了mini、trainval和test分割三种版本。Mini(10个场景)是trainval的一个子集，在不下载整个数据集的情况下初学者可以用它来探索数据。Trainval(700+150个场景)被打包成10个不同的档案，每个档案包含85个场景。Test(150个场景)可以没有附带对象标注。我们也可以只下载选定的模式(相机、激光雷达、雷达)或只下载关键帧。元数据可以单独提供注释、无人驾驶车辆姿态、校准、地图和日志信息。我们在官网上还能找到很多其他数据集，nuImages, nuScenes-lidarseg, CAN-bus expansion, Map expansion，暂时用