Odyssey：用于 GNSS 受限环境下的汽车激光-惯性里程计数据集

激光-惯性里程计（LIO）和同时定位与地图构建（SLAM）系统的开发与评估需要精确的真值数据。全球导航卫星系统（GNSS）常被用作真值的基础，但其信号在遮挡环境中因多径效应或信号丢失而不可靠。虽然现有数据集通过融合惯性测量单元（IMU）数据来弥补 GNSS 信号间歇性丢失的情况，但常用的微机电系统（MEMS）或光纤陀螺仪（FOG）基础系统不利于长期研究 GNSS 受限环境。为此，我们提出了 Odyssey 数据集，专注于诸如隧道和停车场等 GNSS 受限环境，以及其他常被忽视却无处不在的场景，如停靠缓行交通、颠簸道路和宽阔野外场域。我们的真值数据来自配备环形激光陀螺仪（RLG）的导航级惯性导航系统（INS），其偏置稳定性优于现有数据集所使用的 IMU，使我们能够在 GNSS 受限环境下进行持续且精确的研究。这使得 Odyssey 成为首个公开可用的数据集，拥有基于 RLG 的 INS。除了为 LIO 提供数据外，我们还支持其他任务，如通过对所有轨迹进行三次重复来支持场景识别，并通过提供精确的大地坐标来集成外部地图数据。所有数据、数据加载器及其他材料均可在 https://odyssey.uni-goettingen.de/ 在线获取。