视觉惯性里程计数据集：现实世界挑战与公开基准

视觉-惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）是一种结合了视觉传感器（如摄像头）和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）的先进技术，用于精确追踪移动设备（如智能手机、平板电脑或增强现实设备）在三维空间中的位置和运动。当前，由于缺乏全面且开放的真实世界基准数据集，评估不同VIO算法性能和改进方法变得困难。 为了填补这一空白，ADVIO项目由Santiago Cortés、Arno Solin、Esa Rahtu和Juho Kannala等研究人员合作开发，他们分别来自芬兰埃斯波阿尔托大学计算机科学系和坦佩雷理工大学。他们的目标是创建一个通用且具有挑战性的视觉惯性里程计基准，以便科学家和工程师能够在实际场景下比较和优化算法。 这个项目的关键贡献在于构建了一个包含多种设备的数据集，如iPhone、Google Pixel、Google Tango和Apple ARKit，涵盖了不同的应用场景，包括室内（如办公室、购物中心）和室外（如楼梯、自动扶梯、电梯和地铁站）。数据集提供丰富的原始传感器数据，包括视频、加速度计和陀螺仪数据，这使得研究者能够研究和评估VIO算法在复杂环境下的鲁棒性和精度。 特别地，数据集不仅包括了基于摄像头的视觉信息，还提供了通过ARCore和ARKit实现的视觉惯性跟踪结果，以及Google Tango提供的原始姿势估计、区域学习姿势、鱼眼视频和点云数据。这种多样性有助于分析VIO技术在不同硬件平台和应用场景下的表现，并推动算法的进一步发展。 ADVIO数据集为视觉-惯性里程计的研究者提供了一个宝贵的资源，促进了该领域内方法的评估和创新，推动了移动设备在定位、导航和增强现实应用中的性能提升。通过共享这个开放源码的数据集，研究者们可以更有效地进行实验和基准测试，从而推进视觉惯性技术的整体进步。