calibration/docs/V1_数据格式.md

V1 标准中间数据格式

用途： 标定程序读入的 CSV/NPZ 约定，以及新车 .rscap 如何导出。总览见根目录 README。

从原始 .rscap 导出

python tools\export_rscap_to_v1.py `
  --imu-rscap path\to\n300.rscap `
  --lidar-rscap path\to\h32_msop.rscap `
  --out path\to\session_v1 `
  --frame-stride 1

产出：imu.csv、lidar/（含 frames_index.csv）、export_summary.json。
时间轴为设备时间：N300 device_timestamp_us→秒；H32 MSOP device_timestamp_ms→秒。主机接收时间不写入标定主轴。

IMU

文件：imu.csv 或 imu.npz

CSV

t,gx,gy,gz,ax,ay,az
0.000000000,0.01,-0.02,0.00,0.05,-0.03,9.81
...

列	含义	单位
t	IMU 时钟时间	s
gx,gy,gz	角速度	rad/s
ax,ay,az	比力/加速度	m/s²

NPZ

数组：t (N,), gyro (N,3), acc (N,3)，含义同上。

IMU 与 LiDAR 的时间原点可以不同。流水线会估计常值偏置：t_imu = t_lidar + delta_t。

LiDAR

目录结构：

lidar_session/
├── frames_index.csv
└── frames/
    ├── frame_00000.npz
    ├── frame_00001.npz
    └── ...

frames_index.csv

frame_id,filename,t_start,t_end
0,frames/frame_00000.npz,10.000,10.100
1,frames/frame_00001.npz,10.100,10.200

也兼容旧列名 file（NumPy 读取时可能变成 file_）。

每帧 NPZ

• points: float64/float32，形状 (N, 3)，LiDAR 直角坐标系，单位米

时间不同步能不能用？

可以，前提是：

1. 两边都覆盖同一段有角速度激励的物理运动（尤其是转弯）；
2. 偏置近似为常数（短会话）；
3. --time-offset-search-s 足够覆盖可能的偏移（默认 ±1 s，可加大）。

若两段数据完全不是同一趟行驶，或只有静止 IMU、没有重叠运动，则无法估 δt，标定会被 blocked。

最小可用会话

• IMU：建议含静止段 + 运动段，采样率稳定
• LiDAR：建议 ≥ 20 帧，场景有墙/柱等结构，含转弯