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 

提供rosbag数据和ground truth

其中rosbag可用话题为三个：

• /cam0/image_raw 左⽬相机 频率 25hz

• /cam1/image_raw 右⽬相机 频率 25hz

• /imu0 imu信息，频率 200hz

使用Tum的数据集格式，⼀共8列，分别为pose（x，y，z）q（x，y，z, w）

ATE：Absolute Trajectory Error 绝对轨迹误差（如EVO⼯具中ape算法）

绝对轨迹误差是估计位姿和真实位姿的直接差值，可以⾮常直观地反应算法精度和轨迹全局⼀致性。

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