[最新]史上最全的SLAM数据集M2DGR：RGB+红外+事件+雷达+IMU+GNSS

简介

M2DGR是由上海交大采针对地面机器人导航采集的SLAM数据集，包含了环视RGB相机、红外相机、事件相机、32线激光雷达、IMU与原始GNSS信息，覆盖了室内外具有挑战性的场景，给当前的SLAM算法带来了很大的挑战性。项目主页位于https://github.com/SJTU-ViSYS/M2DGR，大家可以去star一下。
论文位于：https://github.com/SJTU-ViSYS/M2DGR/blob/main/main.pdf，文章目前已被RA-L录用。

主要贡献有：
1.我们为室内和室外的地面机器人收集了长期具有挑战性的序列，并拥有一个完整的传感器套件，其中包括6个环视鱼眼摄像机、一个指向天空的鱼眼摄像机、一个透视彩色摄像机、一个事件摄像机、一个红外摄像机、一个32束激光雷达、两个GNSS接收器和两个imu。 据我们所知，这是首个专注于地面机器人导航的SLAM数据集，拥有如此丰富的感官信息。

2.我们记录了一些具有挑战性的情况下的轨迹，如电梯、完全黑暗，这些情况很容易导致现有的定位解决方案失败。 这些情况在地面机器人应用中是很常见的，但在以前的数据集中很少讨论。

3.启动地面机器人导航综合基准。 在这个基准上，我们评估了现有的各种设计的最先进的SLAM算法，并分别分析了它们的特点和缺陷。

一、采集平台

作者搭建了一个三层的地面机器人，如图所示

二、传感器配置

LIDAR Velodyne VLP-32C, 360 Horizontal Field of View (FOV),-30 to +10 vertical FOV,10Hz,Max Range 200 m,Range Resolution 3 cm, Horizontal Angular Resolution 0.2°.

RGB Camera FLIR Pointgrey CM3-U3-13Y3C-CS,fish-eye lens,1280*1024,190 HFOV,190 V-FOV, 15 Hz

GNSS Ublox M8T, GPS/BeiDou, 1Hz

Infrared Camera,PLUG 617,640*512,90.2 H-FOV,70.6 V-FOV,25Hz;

V-I Sensor,Realsense d435i,RGB/Depth 640*480,69H-FOV,42.5V-FOV,15Hz;IMU 6-axix, 200Hz

Event Camera Inivation DVXplorer, 640*480,15Hz;

IMU,Handsfree A9,9-axis,150Hz;

GNSS-IMU Xsens Mti 680G. GNSS-RTK,localization precision 2cm,100Hz;IMU 9-axis,100 Hz;

Laser Scanner Leica MS60, localization 1mm+1.5ppm

Motion-capture System Vicon Vero 2.2, localization accuracy 1mm, 50 Hz;

三、序列介绍

四、实验结果