最近在SLAM调研期间，看到了FAST-LIO2以及Point-lio这两个比较新的SLAM建图算法，想着上手编译并且运行一下，选择了自己了解到的比较出名的数据集KITTI，想着在上述两个开源算法上上手跑一下（原论文并没有使用KITTI数据集进行验证），研究了两天最终也没有成功解决，上述两个开源算法都需要支持bag包中含有雷达每个点的采样的时间戳（timestamp）属性，查询了几个方法并实践后发现KITTI貌似本身就不支持雷达采样点的时间戳属性。

        KITTI数据集没有雷达采样点的时间戳属性，这个观点仅代表现阶段我的调研，如果确实有这个属性并且有具体的kitti2bag方法将原始数据转换为bag包，欢迎在评论区指出，贴出链接，我也学习一下。

FAST-LIO和Point-lio官方网站

        FAST-LIO是有雷电点云的后向传播、Point-lio采用的是雷达采样点的直接配准，两者都需要雷达点云具体的时间戳属性，具体可以参考论文以及Github官网展示：

GitHub - hku-mars/FAST_LIO: A computationally efficient and robust LiDAR-inertial odometry (LIO) package

https://github.com/hku-mars/Point-LIO

心路历程

Kitti2bag官方数据包转换工具

        最先尝试的是使用Kitti2bag工具包转换KITTI官方odometry对应的数据，将其转换为bag包，随后播放bag包时显示：

        显示没有time属性，其他两个属性不是很重要，一个intensity问题自己搜索之后已经解决，可以参考我的上一篇博客（官方提供的Kitti2bag转换工具也请参考我的上一篇博客）：

kitti2bag原始数据转为bag包工具使用、SLAM精度评估工具evo安装及使用、KITTI原始数据集对应关系-CSDN博客

        随后只解决了intensity问题，网络搜索基本找不到有关time的解决方案。 

LIO-SAM Github网站提供的转换工具以及bag包

        随后通过某个Github上的issue了解到LIO-SAM提供的工具包能够对KITTI数据集进行转换，再次尝试：

GitHub - TixiaoShan/LIO-SAM: LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

        数据包转换工具以及提供好的bag包下载链接参考如下：

        进入LIO-SAM官网就可以看到上面图片展示的信息，自己下载LIO-SAM官方提供的数据包（上图Google Drive链接），再次修改lidar_topic以及imu_topic后上面出现的intensity以及ring警告均没有了，但是time的警告仍然存在。

其他三方转换工具

        随后又调研了几个转换工具：

1. 针对Lego-loam跑Kitti00包的（这个方法转换后的bag包只有雷达话题，没有Imu话题，所以没有尝试，感觉也不行，贴个链接供查看）：lego-loam 跑 kitti00包（kitti2bag+lego-loam+evo）详细版_kitti格式转tum-CSDN博客
2. 一个Github上阿里员工提供的kitti2bag转换工具，但是内容基本和上面一个没有太大差别：KITTI数据集转化为ROS bag包（解决各种类型数据集，实测有效）_kitti数据集转化成rosbag-CSDN博客

写在最后

        暂时写到这里，自己尝试了2天，这个问题仍然没有解决，中间我查到一个Github上的issue也是关于Kitti的时间戳的问题，上面写到目前KITTI不支持雷达每个采样点的时间戳，后续有新的内容我会及时贴出来。