VECtor: A Versatile Event-Centric Benchmark for Multi-Sensor SLAM

要約

イベントカメラは、高いダイナミクスや難しい照明の状況下で通常のカメラを補完する強い可能性を持っているため、最近人気が出てきています。イベントカメラの追加によって恩恵を受ける可能性のある重要な問題は、Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)である。しかし、イベント込みのマルチセンサーSLAMの進歩を確実にするためには、新しいベンチマークシーケンスが必要である。本論文では、イベントベースステレオカメラ、通常のステレオカメラ、複数の深度センサ、および慣性計測ユニットを含むマルチセンサセットで撮影された最初の完全なベンチマークデータセットを提供します。このセットアップは完全にハードウェア的に同期され、正確な外部校正が行われた。すべてのシーケンスには、モーションキャプチャシステムなどの高精度な外部参照デバイスでキャプチャされたグランドトゥルースデータが付属しています。個々のシーケンスには小規模な環境と大規模な環境の両方が含まれ、ダイナミックビジョンセンサがターゲットとする特定の課題をカバーしています。

要約(オリジナル)

Event cameras have recently gained in popularity as they hold strong potential to complement regular cameras in situations of high dynamics or challenging illumination. An important problem that may benefit from the addition of an event camera is given by Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). However, in order to ensure progress on event-inclusive multi-sensor SLAM, novel benchmark sequences are needed. Our contribution is the first complete set of benchmark datasets captured with a multi-sensor setup containing an event-based stereo camera, a regular stereo camera, multiple depth sensors, and an inertial measurement unit. The setup is fully hardware-synchronized and underwent accurate extrinsic calibration. All sequences come with ground truth data captured by highly accurate external reference devices such as a motion capture system. Individual sequences include both small and large-scale environments, and cover the specific challenges targeted by dynamic vision sensors.

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