Monado SLAM Datasets

kaggle2023-06-28 更新2024-03-07 收录

扩展现实

SLAM

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/mateodemayo/monado-slam-datasets 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Egocentric visual-inertial tracking datasets recorded from different XR devices

由多款扩展现实（Extended Reality，XR）设备录制的第一视角视觉惯性跟踪数据集

创建时间：

2023-06-28

Hilti x Trimble SLAM Challenge 2026 Dataset

SLAM

建筑自动化

该数据集是一个用于SLAM（同时定位与地图构建）挑战的开放和真实数据集，直接在活跃的建筑工地上捕获，旨在评估和比较SLAM系统在真实工业条件下的性能。数据集包含视觉-惯性传感器数据、激光雷达真值获取、相机和IMU校准信息，并以EuRoC格式和ROS包形式提供，适用于机器人、自动化和数字建筑工作流中的SLAM算法基准测试。

github2025-12-01 更新1680

FusionPortableV2

SLAM

传感器数据

FusionPortableV2是一个多传感器SLAM数据集，具有显著的传感器多样性、多变的运动模式和广泛的环境场景。该数据集包含27个序列，总时长超过2.5小时，来自四种不同的平台：手持设备、轮式和腿式机器人以及车辆。这些序列覆盖了包括建筑物、校园和城市区域在内的多种设置，总长度达38.7公里。此外，数据集还包括地面真实轨迹和RGB点云地图，覆盖约0.3平方公里。

arXiv2024-04-13 更新880

SMapper-light

SLAM

3D重建

SMapper-light是一个公开可用的视觉SLAM数据集，包含了代表室内和室外场景的序列。数据集包括紧密同步的多模态数据和来自离线LiDAR-based SLAM的亚厘米级精度的地面真实轨迹，以及密集的3D重建。该数据集旨在为SLAM算法的开发、评估和应用提供可靠的数据支持。

arXiv2025-09-11 更新500

Hilti SLAM Challenge Dataset

SLAM

建筑环境

Hilti SLAM Challenge Dataset是由列支敦士登沙恩的Hilti AG创建的一个多传感器数据集，包含室内外多种环境下的序列，如办公室、实验室、建筑工地和停车场等。数据集特点在于其包含无特征区域和光照变化，模拟真实世界场景，对SLAM算法提出挑战。数据集通过包括视觉、激光雷达和惯性传感器在内的多种传感器进行数据采集，旨在推动传感器融合研究，提高SLAM算法在建筑环境等领域的精度

arXiv2022-06-20 更新1420

awesome-slam-datasets

SLAM

同时定位与地图构建

这是一个收集SLAM相关数据集的仓库，精选了提供姿态和地图信息的数据集。数据集涵盖了多种环境和平台，如城市、室内、车辆、无人机等，用于SLAM算法的评估和研究。

github2020-11-17 更新670