The Monado SLAM Dataset for Egocentric Visual-Inertial Tracking

📄 arXiv: 2508.00088v1 📥 PDF

作者: Mateo de Mayo, Daniel Cremers, Taihú Pire

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-07-31

备注: Accepted to IROS 2025

💡 一句话要点

发布Monado SLAM数据集，解决头戴设备VIO/SLAM在复杂场景下的性能瓶颈。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: VIO SLAM 数据集 头戴设备 虚拟现实 增强现实 视觉惯性里程计

📋 核心要点

  1. 现有VIO/SLAM系统在头戴设备应用中，难以应对高强度运动、动态遮挡等复杂场景。
  2. Monado SLAM数据集旨在提供更具挑战性的真实数据，促进相关算法在实际场景中的鲁棒性。
  3. 该数据集包含多个VR头显采集的序列，并以开放许可发布，方便研究人员使用。

📝 摘要（中文）

本文提出了Monado SLAM数据集，旨在解决现有VIO/SLAM系统在头戴设备应用场景中面临的挑战。现有技术在高强度运动、动态遮挡、长时间跟踪、低纹理区域、不利光照条件和传感器饱和等情况下表现不佳，而现有数据集往往忽略了这些实际问题。Monado SLAM数据集包含从多个虚拟现实头显采集的真实序列，并以CC BY 4.0许可发布，以推动VIO/SLAM研究和发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有VIO/SLAM算法在处理头戴设备应用场景时，面临诸多挑战，如快速运动、动态遮挡、长时间跟踪、低纹理环境、恶劣光照以及传感器饱和等问题。现有的公开数据集往往不能充分覆盖这些具有挑战性的场景，导致算法在实际应用中表现不佳。

核心思路：本文的核心思路是提供一个更贴近真实头戴设备使用场景的数据集，包含各种复杂和具有挑战性的情况，从而促进VIO/SLAM算法在这些场景下的鲁棒性和准确性。通过提供高质量的真实数据，研究人员可以更好地评估和改进他们的算法。

技术框架：Monado SLAM数据集的构建主要包括数据采集和数据标注两个阶段。数据采集阶段使用多个VR头显在不同的场景下进行数据录制，涵盖了各种具有挑战性的运动模式和环境条件。数据标注阶段则对采集到的数据进行精确的位姿标注，为算法的训练和评估提供ground truth。

关键创新：该数据集的关键创新在于其真实性和复杂性。它包含了大量现有数据集所缺乏的具有挑战性的场景，例如高强度运动、动态遮挡和低纹理区域等。此外，该数据集还提供了多种VR头显的数据，可以用于评估算法在不同硬件平台上的性能。

关键设计：数据集的设计考虑了多种因素，包括场景的多样性、运动模式的复杂性以及传感器数据的质量。为了保证数据的质量，采集过程中使用了高精度的传感器，并对数据进行了校准和预处理。此外，数据集还提供了详细的文档和示例代码，方便研究人员使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Monado SLAM数据集提供了多种VR头显采集的真实序列，涵盖了高强度运动、动态遮挡、低纹理区域等复杂场景。该数据集的发布旨在填补现有数据集的空白，为VIO/SLAM算法在头戴设备应用中的研究和开发提供有力支持，并促进相关算法在实际场景中的性能提升。

🎯 应用场景

该数据集可广泛应用于虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域。通过使用该数据集训练和评估VIO/SLAM算法，可以提高头戴设备在复杂环境下的定位精度和鲁棒性，从而改善用户体验，并为机器人提供更可靠的环境感知能力。未来，该数据集有望推动相关技术在工业、医疗等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Humanoid robots and mixed reality headsets benefit from the use of head-mounted sensors for tracking. While advancements in visual-inertial odometry (VIO) and simultaneous localization and mapping (SLAM) have produced new and high-quality state-of-the-art tracking systems, we show that these are still unable to gracefully handle many of the challenging settings presented in the head-mounted use cases. Common scenarios like high-intensity motions, dynamic occlusions, long tracking sessions, low-textured areas, adverse lighting conditions, saturation of sensors, to name a few, continue to be covered poorly by existing datasets in the literature. In this way, systems may inadvertently overlook these essential real-world issues. To address this, we present the Monado SLAM dataset, a set of real sequences taken from multiple virtual reality headsets. We release the dataset under a permissive CC BY 4.0 license, to drive advancements in VIO/SLAM research and development.