LaMAR

本地化和映射是增强现实 (AR) 的基础技术，可实现现实世界中数字内容的共享和持久性。尽管已经取得了重大进展，但研究人员仍然主要由不代表现实世界AR场景的不切实际的基准驱动。这些基准通常基于具有低场景多样性的小规模数据集，这些数据集是从固定摄像机捕获的，并且缺乏其他传感器输入，例如惯性，无线电或深度数据。此外，它们的地面真相 (GT) 精度大多不足以满足AR要求。为了缩小这一差距，我们引入了LaMAR，这是一种具有全面捕获和GT流水线的新基准，可在大型，不受约束的场景中共同注册由异构AR设备捕获的现实轨迹和传感器流。为了建立准确的GT，我们的管道以全自动的方式将轨迹与激光扫描进行可靠的对齐。结果，我们发布了使用头戴式和手持式AR设备记录的各种大型场景的基准数据集。我们扩展了几种最先进的方法，以利用AR特定的设置并在我们的基准上对其进行评估。这些结果为当前的研究提供了新的见解，并为AR的定位和制图领域的未来工作提供了有希望的途径。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

LaMAR是一个针对增强现实（AR）定位与映射的基准数据集，旨在弥补现有基准在场景多样性、传感器数据丰富性和地面真值精度方面的不足。它通过自动化流程整合了头戴式与手持式AR设备在大型场景中捕获的异构轨迹与传感器流，为AR技术研究提供了更贴近实际应用场景的评估基础。