非理想条件下融合感知仿真数据集

本数据集基于 CARLA 仿真平台构建，旨在对自动驾驶场景下视觉 SLAM 定位技术在非理想环境中的性能指标进行系统性数据支撑与分析。数据集主要涵盖视觉 SLAM 定位精度的仿真与测试数据，包括不同场景与不同环境条件下的定位轨
迹、位姿估计误差以及系统运行性能等内容，同时对数据采集方法、数据处理流程及数据质量控制与评估进行了规范化设计。数据采集过程中，基于 CARLA 平台分别构建了雨天、雾天、暗光及晴天等多种典型非理想与理想天气场景，对单车视
觉 SLAM 定位系统开展仿真测试，重点评估其在复杂成像条件下的定位精度与稳定性。数据仿真传感器参数严格对齐高精度车载传感器的技术规格，确保数据精度与可重复性。针对采集数据中可能引入的仿真噪声与异常值，进一步开展了必要的
数据清洗与噪声消除处理。该数据集为评估基于视觉 SLAM 的自动驾驶车辆在非理想天气条件下的高精度定位能力与鲁棒性提供了可靠的数据基础，并可为后续相关算法研究与系统优化提供参考与指导

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于CARLA仿真平台构建，专注于自动驾驶场景下视觉SLAM定位技术在非理想环境（如雨天、雾天、暗光等）中的性能评估，提供定位轨迹、位姿误差等仿真测试数据，并经过规范化处理以支持算法研究与系统优化。