仿真数据生成工具以及现有的仿真数据集

本文介绍了TartanAir,一个专为视觉SLAM研究设计的AirSim生成的仿真数据集,涵盖了双目RGB、深度、分割、光流等多元数据,并对比了多种用于模拟的工具如Flightmare、UnrealCV和OmniSCV。通过这些工具,研究者能提升SLAM算法性能,探索仿真环境下的视觉导航技术。

现有仿真数据集

TartanAir

TartanAir 是一个用AirSim生成的仿真SLAM数据集,可以用于视觉SLAM。
数据集提供:双目 RGB 图像,深度图像,分割,光流,相机位姿和 LiDAR 点云。

论文:TartanAir: A Dataset to Push the Limits of Visual SLAM
数据集地址:https://theairlab.org/tartanair-dataset/

数据集生成方式:
在这里插入图片描述

仿真数据采集工具

Flightmare

基于Unity构建仿真场景,同时有一个物理引擎,可以仿真无人机运行。与常用的仿真软件对比如下:
在这里插入图片描述
Flightmare中可以获取IMU,RGB, Depth,Seg.
在这里插入图片描述

论文: Flightmare: A Flexible Quadrotor Simulator
Git: https://github.com/uzh-rpg/flightmare

UnrealCV

基于UE4,可以获取RGB图像,深度图像,语义标签,表面法向量。

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