我们介绍了M2DGR:一种新型的大规模数据集,由地面机器人收集,该机器人具有完整的传感器套件,包括六个鱼眼镜头和一个指向天空的RGB摄像机,一个红外摄像机,一个事件摄像机,一个视觉惯性传感器(VI-sensor),一个惯性测量单元(IMU),一个激光雷达,一个消费级全球导航卫星系统(GNSS)接收器和一个带有实时运动学(RTK)信号...
M2DGR: A Multi-Sensor and Multi-Scenario SLAM Dataset for Ground Robots 代码:https://github.com/SJTU-ViSYS/M2DGR 目前该论文已被来着世界各地的SLAM研究者引用100余次,本文选择其中部分优秀的工作(大部分是开源)进行介绍。 数据集 Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases ...
M2DGR: A Multi-Sensor and Multi-Scenario SLAM Dataset for Ground Robots M2DGR是RA-L来自上海交通大学导航所的工作,它是一个新颖的大规模数据集,由具有完整的传感器套件的地面机器人采集,套件包括六个鱼眼和一个指向天空的RGB相机,一个红外相机,一个事件相机,视觉惯性传感器(VI-传感器),惯性测量单元(IMU),激...
3.M2DGR采集平台与环境 4.实验评估与结果分析 5.数据集使用指南 1 多源SLAM发展现状 主要内容包括:视觉SLAM、激光SLAM、多源融合; 其中:多源融合的SLAM方法可以有效的提高SLAM的精度和鲁棒性,是目前最热门的领域之一; VSLAM主要分为以上四个模块;主要分为传统的方法和基于学习的方法;目前学术界会认为ORB-SLAM3的性...
KITTI:年代久远而且传感器较少;视觉SLAM一般不采用该数据集,而采用TUM(手持RGBD)和EUROC(无人机); NCLT:地面机器人采集,相机采集频率低,传感器少; OpenLORIS:地面机器人采集,相机内外参不公布;gt获取不严谨,是由激光SLAM跑出来的; 3 M2DGR采集平台与环境 ...
项目地址:https://github.com/SJTU-ViSYS/M2DGR 主讲人:M2DGR一作上交硕士殷杰,导师邹丹平教授; ICRA官方分享:https://www.bilibili.com/video/BV1q3411G7iF Paper Literature Review:暂空缺; Notes 大纲: 1.多源SLAM发展现状 2.主流SLAM数据集回顾 ...