# NCLT数据集FAST_LIO外参配置与真值坐标系疑问

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2024-03-03-fast-lio-303
> 频道：pitfalls | 更新日期：2024-03-03 | 标签：auto, github-issue, fast_lio
> 核心摘要：针对NCLT数据集在FAST_LIO中的外参与真值坐标系疑惑，建议直接查阅NCLT官方文档Table 4获取准确传感器外参。

# NCLT数据集FAST_LIO外参配置与真值坐标系疑问

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> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[About NCLT Dataset ground truth](https://github.com/hku-mars/FAST_LIO/issues/303)（GitHub hku-mars/FAST_LIO #303）

**状态**：有绕过办法

## 问题

用户在FAST_LIO中使用NCLT数据集时，对ground_truth.csv的坐标系定义存疑，且发现项目默认LiDAR-IMU外参（平移[0,0,0.28]）与liw-oam项目参数不一致，不确定当前外参是否正确及如何生成IMU系真值。

## 环境

算法框架：FAST-LIO；数据集：NCLT Dataset；涉及文件：ground_truth.csv、外参配置文件

## 解决办法

1. 访问NCLT数据集官方技术文档 https://robots.engin.umich.edu/nclt/nclt.pdf
2. 查阅文档中 Table 4 提供的传感器外参标定数据
3. 以官方文档Table 4中的数据为准校验或替换FAST-LIO配置中的 t_imu_lidar 与 R_imu_lidar 参数

讨论原作者：@Liming-Cheng 等，版权归原作者所有。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [GitHub hku-mars/FAST_LIO #303：About NCLT Dataset ground truth](https://github.com/hku-mars/FAST_LIO/issues/303)