追着幸福跑|新赛事 AI研习社×INDEMIND 视觉SLAM挑战赛
计算机视觉可以分为两大方向：基于学习的方法和基于几何的方法 。 其中基于学习的方法最火的就是深度学习 ， 而基于几何方法最火的就是视觉SLAM 。 相较于激光SLAM ， 视觉SLAM可研究空间较大 ， 是当前研究热点之一 。
本次视觉SLAM比赛由AI研习社和INDEMIND联合举办 ， 数据集使用双目视觉惯性模组采集 。 本数据集分为两个部分 。 easy和mid ， 分别代表简单和中等难度 ， 适应不同的同学进行实践 。 了解更多关于比赛难点、建议 ， 可以扫码或点击右侧链接观看赛前动员公开课
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提供rosbag数据和ground truth
其中rosbag可用话题为三个：
/cam0/image_raw 左相机 频率 25hz
/cam1/image_raw 右相机 频率 25hz
/imu0 imu信息 ， 频率 200hz
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使用Tum的数据集格式 ， 共8列 ， 分别为pose（x ， y ， z）q（x ， y ， z, w）
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ATE：Absolute Trajectory Error 绝对轨迹误差（如EVO具中ape算法）
绝对轨迹误差是估计位姿和真实位姿的直接差值 ， 可以常直观地反应算法精度和轨迹全局致性 。
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【追着幸福跑|新赛事 AI研习社×INDEMIND 视觉SLAM挑战赛】
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