高保真大满贯系统的开发过程取决于它们对可靠数据集的验证。为了实现这一目标,我们提出了IBiscape,这是一种模拟基准,其中包括来自异质传感器的数据同步和获取API:立体声 - RGB/DVS,深度,IMU和GPS,以及地面真相场景场景细分和车辆自我摄入量。我们的基准是建立在卡拉模拟器上的,后端是虚幻的引擎,呈现出模拟现实世界的高动态风景。此外,我们提供34个适用于自动驾驶汽车导航的多模式数据集,包括用于场景理解等情况,例如事故等,以及基于与API集成的动态天气模拟类别的广泛框架质量。我们还将第一个校准目标引入了Carla图,以解决CARLA模拟DVS和RGB摄像机的未知失真参数问题。最后,使用IBISCAPE序列,我们评估了四个ORB-SLAM 3系统(单眼RGB,立体RGB,立体声视觉惯性(SVI)和RGB-D)的性能和玄武岩视觉惯性轴测计(VIO)系统,这些系统在模拟的大型大型序列上收集的各种序列 - 规模动态环境。关键字:基准,多模式,数据集,探针,校准,DVS,SLAM
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