Abstract-I detta dokument presenterar vi ett nytt riktmärke för utvärdering av RGB-D SLAM-system. Vi spelade in en stor uppsättning av bildsekvenser från en Microsoft Kinect med mycket exakt och tidssynkroniserad mark sanning kamera utgör från en rörelse fånga system. Sekvenserna innehåller både färg- och djupbilder i full sensorupplösning (640 × 480) vid bildhastighet (30 Hz). Mark-sanningsbanan erhölls från ett rörelse-fångsystem med åtta höghastighetskameror (100 Hz). Datasetet består av 39 sekvenser som registrerats i en kontorsmiljö och en industrihall. Datasetet täcker ett stort antal scener och kamerarörelser. Vi tillhandahåller sekvenser för debugging med långsamma rörelser samt längre banor med och utan loop stängningar. De flesta sekvenser spelades in från en handhållen Kinect med okonstruerade 6-DOF-rörelser men vi tillhandahåller även sekvenser från en Kinect monterad på en Pioneer 3-robot som manuellt navigerades genom en rörig inomhusmiljö. För att stimulera jämförelsen av olika tillvägagångssätt tillhandahåller vi automatiska utvärderingsverktyg både för utvärdering av drift av visuella odometrisystem och det globala pose felet hos SLAM-system. Riktmärkeswebbplatsen [1] innehåller alla uppgifter, detaljerade beskrivningar av scenerna, specifikationer av dataformat, urvalskod och utvärderingsverktyg.
Exakt marksanning från ett rörelsesystem för en enda RGB-D-kamera ("D" avser "djup" eller "avstånd") presenteras i TUM RGB-D dataset REF.
A benchmark for the evaluation of RGB-D SLAM systems
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}