Monado 视觉-惯性 SLAM 数据集
计算机视觉与模式识别
2026-04-14 v1 机器人学
摘要
人形机器人和混合现实头显受益于佩戴在头部的传感器进行跟踪。尽管视觉-惯性 odometry（VIO）和同时定位与地图构建（SLAM）的技术进步已带来新的高质量领先跟踪系统，但我们指出，这些系统仍无法优雅地处理头戴式使用场景中所呈现的许多挑战性情境。常见情境包括高强度运动、动态遮挡、长时间跟踪、低纹理区域、恶劣照明条件、传感器饱和等，仍然被现有文献中的数据集覆盖不足。在这种情况下，系统可能会无意中忽视这些关键现实问题。为此，我们提出了 Monado SLAM 数据集，这是一组来自多个虚拟现实头戴式设备的真实序列。我们以宽松的 CC BY 4.0 许可证发布该数据集，以推动 VIO/SLAM 研究和开发的进展。
引用
@article{arxiv.2508.00088,
title = {The Monado SLAM Dataset for Egocentric Visual-Inertial Tracking},
author = {Mateo de Mayo and Daniel Cremers and Taihú Pire},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.00088},
year = {2026}
}
备注
Accepted to IROS 2025