高质量的数据集可以加快SLAM研究的突破，并揭示其潜在的发展方向。为了支持视觉SLAM系统中角点情况的研究，本文提出了Ground - Challenge：一个具有挑战性的数据集，该数据集包含36条具有不同角点情况的轨迹，如激烈运动、严重遮挡、光照变化、纹理较少、纯旋转、运动模糊、车轮悬浮等。该数据集由包含RGB - D相机、惯性测量单元( inertial measurement unit，IMU )、轮式里程计和三维激光雷达的地面机器人采集。所有这些传感器都进行了良好的校准和同步，并同时记录了它们的数据。

为了评估前沿SLAM系统的性能，我们在我们的数据集上进行了测试，证明了这些系统在特定序列上容易发生漂移和失败。

基于Tracer上搭建的数据采集机器人

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关于松灵机器人

松灵机器人成立于2016年,是全球领先的机器人底盘制造商和移动机器人系统解决方案服务商。公司创始团队和研发团队来自大疆和Mathworks等领军企业和全国知名科研院校机构，由李泽湘教授孵化，获得红杉、五源、祥峰亿级投资。目前，松灵机器人合作伙伴已覆盖阿里巴巴、华为、中建三局在内的1000+企业级客户和全球500多所顶级院校。