Abstract-We introducerar Imperial College London och National University of Ireland Maynooth (ICL-NUIM) dataset för utvärdering av visuell odometri, 3D rekonstruktion och SLAM algoritmer som vanligtvis använder RGB-D data. Vi presenterar en samling handhållna RGB-D-kamerasekvenser i syntetiskt genererade miljöer. RGB-D sekvenser med perfekt mark sanning poser tillhandahålls samt en mark sanning yta modell som möjliggör en metod för kvantitativ utvärdering av den slutliga kartan eller ytrekonstruktion noggrannhet. Försiktighet har tagits för att simulera typiska observerade verkliga artefakter i syntetiska bilder genom att modellera sensorbuller i både RGB och djupdata. Även om denna datauppsättning är användbar för utvärdering av visuell odometri och SLAM-bana uppskattning, är vårt huvudsakliga fokus på att ge en metod för att jämföra den ytrekonstruktion noggrannhet som hittills har saknats i RGB-D community trots uppsjö av marksanning RGB-D dataset tillgängliga.
Den populära syntetiska ICL-NUIM dataset REF har några RGB-D sekvenser med modellerat brus av en djupsensor.
A benchmark for RGB-D visual odometry, 3D reconstruction and SLAM
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}