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将SLAM推向全天候环境!CVPR'24:SubT-MRS Dataset
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项目主页:https://superodometry.com/datasets SLAM是许多应用(如自主导航和勘探)的基本任务。尽管已经发布了许多SLAM数据集,但当前的SLAM解决方案仍难以获得持续和有弹性的性能。一个主要问题是缺乏高质量的数据集,包括不同的全天候条件和评估稳健性的可靠指标。这一限制极大地限制了SLAM技术的可扩展性和可推广性,影响了其开发验证和部署。为了解决这个问题,我们提出了SubT-MRS,这是一个极具挑战性的真实世界数据集,旨在将SLAM推向全天候环境,以追求最稳健的SLAM性能。它包含多个退化环境,包括30多个不同的场景,如无结构走廊、不同的照明条件和烟雾和灰尘等感知遮蔽物;多模式传感器,例如LiDAR鱼眼相机IMU和热像仪;以及多种运动方式,如空中腿式和轮式机器人。我们为SLAM开发了准确性和稳健性评估跟踪,并引入了新的稳健性度量。进行了全面的研究,揭示了新的观测挑战和未来研究的机会。
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