QCAT LiDAR global localization dataset

We introduce a datasets including a globally consistent point cloud map of QCAT site and 4 sets of static scans under different conditions, together with a manually labelled ground truth transformation with respect to the global map. This dataset was designed to compare and benchmark different place recognition approaches.

本研究介绍一款数据集，其中涵盖QCAT站点的全局一致点云地图（globally consistent point cloud map），以及4组不同工况下的静态扫描数据，同时附带针对该全局地图的人工标注真值变换（manually labelled ground truth transformation）。该数据集专为对比各类场所识别（place recognition）方法并开展基准测试而设计。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含一个全球一致的点云地图和4组不同条件下的静态扫描数据，并提供了手动标注的地面真值变换，专门设计用于比较和基准测试不同的地点识别方法。数据集由CSIRO于2018年发布，适用于自主车辆系统和辅助机器人技术领域，关键词包括LiDAR定位和Data61。