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#论文# #开源数据集# VECtor: A Versatile Event-Centric Benchmark for Multi-Sensor SLAM
论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.01404
作者单位:上海科技大学
数据集地址:https://star-datasets.github.io/vector/
事件相机最近越来越受欢迎,因为它们具有强大的潜力,可以在高动态或具有挑战性照明的情况下补充常规相机。然而,为了确保包含事件的多传感器SLAM的进展,需要新的基准序列。
我们的贡献是利用多传感器设置捕获的第一组完整的基准数据集,该设置包含基于事件的双目相机、常规双目相机、多个深度传感器和惯性测量单元。该设置完全硬件同步,并经过精确的外部标定。所有序列都带有由高精度外部参考设备(如运动捕捉系统)捕捉的地面实况数据。单个序列包括小型和大型环境,并涵盖动态视觉传感器所针对的特定挑战。
本文贡献如下:
1、由一个完整的硬件同步传感器套件捕获,其中包括一个事件双目相机,一个常规双目相机,一个RGB-D传感器,一个激光雷达,和一个IMU;
2、覆盖运动动力学的全光谱,环境复杂性(例如,地下室与模糊运动,缺乏纹理)和照明条件(例如HDR场景,低或动态变化的照明情况);
3、完成小型和大型场景下的六个自由度地面真值,以及高精度的内参和外参标定。
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文章转载自公众号:计算机视觉life