Python绘制3D轨迹图并对比分析：基于KITTI数据集的实践

数据格式说明

数据格式说明

数据准备与KITTI示例

进行3D绘图前，需准备x、y、z三轴坐标数据。以实验所用的KITTI 00.txt数据集为例，具体数据结构如下。

1.000000e+00 9.043680e-12 2.326809e-11 5.551115e-17 9.043683e-12 1.000000e+00 2.392370e-10 3.330669e-16 2.326810e-11 2.392370e-10 9.999999e-01 -4.440892e-16

数据集中每组包含12个数值，对应变换矩阵T={R，t}，其中R为3×3旋转矩阵，t为3×1平移向量。绘图主要关注t部分的数据。

部分groundtruth数据格式包含8个数值，首个为时间戳，随后三个为x、y、z坐标，最后四个数值代表四元数信息。

代码实现

具体实现代码如下。

# import necessary module
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# load data from file
# you can replace this using with open
data1 = np.loadtxt("./dataset/poses/00.txt")

first_2000 = data1[:, 3]
second_2000 = data1[:, 7]
third_2000 = data1[:, 11]
data2 = np.loadtxt("../temp/kittiseq00_imu.txt")
first_1000 = data2[:, 1]
second_1000 = data2[:, 2]
third_1000 = data2[:, 3]
# print to check data
#print first_2000
#print second_2000
#print third_2000

# new a figure and set it into 3d
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

# set figure information
ax.set_title("3D_Curve")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_zlabel("z")

# draw the figure, the color is r = read
figure1 = ax.plot(first_2000, second_2000, third_2000, c='r')
figure2 = ax.plot(first_1000, second_1000, third_1000, c='b')
plt.show()

效果展示与说明

生成的轨迹效果图如下（注：由于计算资源有限，后续轨迹跟踪中特征点提取较少，可能影响视觉效果）。

以上关于Python绘制3D轨迹图并进行对比的实例分享完毕，希望能为读者提供参考，欢迎支持。