rdnet数据集是一个用于评估径向畸变下相对位姿估计的新基准，包含两个场景，使用不同相机和多种畸变拍摄的照片。数据集旨在解决相对位姿估计问题，特别是在存在径向畸变的情况下。数据集的创建过程涉及使用不同相机拍摄多个场景，并引入径向畸变，以模拟现实世界中的相机行为。该数据集可用于评估不同算法在处理实际相机数据时的性能，并有助于开发更准确的位姿估计方法。

arXiv2025-05-02 更新530

Fixed-Wing UAV Pose Estimation Using a Self-Organizing Map and Deep Learning

无人机

位姿估计

Annotation (X, Y, Z, α, β, γ, q w , q x , q y , q z , [SOM Points])For additional details, please check the following article: Nuno Pessanha Santos Fixed-Wing UA

DataCite Commons2024-12-03 更新150

Self-ROBI

机器人抓取

位姿估计

Self-ROBI数据集是由新加坡国立大学机械工程系提出的一个用于反射对象位姿估计自训练的机器人抓取数据集。该数据集通过结合高分辨率相机捕获的重建数据和低成本相机捕获的实时数据，使用多对象位姿推理算法进行优化，生成用于自训练的伪标签。数据集旨在解决低成本相机在抓取反射对象时遇到的挑战，如稀疏深度信息和变化的反射纹理。

arXiv2025-03-26 更新650

室内物体位姿估计数据集

位姿估计

SLAM

数据集名称：室内物体位姿估计数据集（编号2020AAA0108901-009）数据集内容：包含室内物体视频，用于物体位姿估计算法测试，采用RGB与Lidar融合SLAM技术进行图像位姿态获取，并进行离线BA优化以确保数据精度。数据来源：通过仿真分析获得。采集时间及地点：数据采集时间为2021-2022年，地点为山姆超市等多家物体资源丰富场所。本数据集包含2021-2022年在山姆超市等多家物体资源

国家基础学科公共科学数据中心320

Data set for "Pose-estimation methods for underactuated cable-driven parallel robots"

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