德国马普所开源室内动态SLAM仿真数据集！

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#论文#开源数据集#  Simulation of Dynamic Environments for SLAM

论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.04286

作者单位：马克斯·普朗克智能系统研究所

仿真数据集地址：https://eliabntt.github.io/GRADE-RR/home  

仿真平台在机器人技术中被广泛采用。然而，它们要么缺乏完整的模拟控制，ROS集成，要么缺乏逼真的物理环境，要么缺乏真实感。近年来，合成数据生成和真实感绘制具有先进的任务，如目标跟踪和人体姿态估计。然而，当专注于视觉应用时，通常缺乏传感器测量或时间连续性等信息。另一方面，大多数机器人任务的模拟都是在（半）静态环境中进行的，具有特定的传感器和低视觉保真度。为了解决这个问题，我们在之前的工作中引入了一个完全可定制的框架，用于生成逼真的动画动态环境（GRADE）。我们使用GRADE生成室内动态环境数据集，然后比较不同序列上的多种SLAM算法。通过这样做，我们展示了当前的研究是如何过度依赖于已知的基准，而无法概括。我们用改进的YOLO和Mask R-CNN模型进行的测试提供了进一步的证据，表明有必要对动态SLAM进行额外的研究。

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