ROVER: A Multi-Season Dataset for Visual SLAM

📄 arXiv: 2412.02506v3 📥 PDF

作者: Fabian Schmidt, Julian Daubermann, Marcel Mitschke, Constantin Blessing, Stefan Meyer, Markus Enzweiler, Abhinav Valada

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-12-03 (更新: 2025-07-09)

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期刊: IEEE Transactions on Robotics, vol. 41, pp. 4005-4022, 2025

DOI: 10.1109/TRO.2025.3577026

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ROVER：一个用于视觉SLAM的多季节数据集，旨在提升自然环境下的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉SLAM 数据集 户外环境 鲁棒性 多季节 机器人 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有视觉SLAM算法在城市环境中表现良好，但在自然、半结构化环境中，由于季节变化、光照变化和植被茂密等因素，性能显著下降。
  2. ROVER数据集旨在提供一个全面的基准，用于评估视觉SLAM算法在各种环境条件下的鲁棒性，从而推动算法在户外环境中的发展。
  3. 实验结果表明，现有SLAM系统在低光照和高植被场景中表现不佳，尤其是在夏季和秋季，突出了算法在动态环境适应性方面的不足。

📝 摘要（中文）

本文提出了ROVER，一个全面的基准数据集，专为评估视觉SLAM算法在各种环境条件和空间配置下的性能而设计。该数据集使用配备单目、立体和RGBD相机以及惯性传感器的机器人平台捕获。它涵盖了五个户外地点的39个记录，贯穿所有季节和各种光照场景，即白天、黄昏和夜晚，有或没有外部照明。利用这个新颖的数据集，我们评估了几种传统和基于深度学习的SLAM方法，并研究了它们在各种具有挑战性的条件下的性能。结果表明，虽然立体惯性和RGBD配置在有利的光照和适度植被下通常表现更好，但大多数SLAM系统在低光照和高植被场景中表现不佳，尤其是在夏季和秋季。我们的分析强调了视觉SLAM算法在户外应用中需要提高适应性，因为当前的系统难以应对影响尺度、特征提取和轨迹一致性的动态环境因素。该数据集为推进真实世界、半结构化环境中的视觉SLAM研究提供了坚实的基础，促进了更具弹性的SLAM系统在长期户外定位和建图中的发展。数据集和基准测试代码可在https://iis-esslingen.github.io/rover 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉SLAM算法在自然、半结构化户外环境中鲁棒性不足的问题。现有算法在城市环境中表现良好，但由于季节变化、光照变化、植被覆盖等因素的影响，在户外环境中的性能显著下降。这些因素会导致特征提取困难、尺度估计不准确以及轨迹不一致等问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含各种环境条件和空间配置的大规模数据集，用于评估和比较不同的视觉SLAM算法。通过在真实场景中收集数据，并涵盖不同的季节、光照条件和植被密度，可以更全面地评估算法的鲁棒性和适应性。

技术框架：ROVER数据集的构建流程包括以下几个主要阶段：1) 数据采集：使用配备多种传感器的机器人平台，在五个不同的户外地点进行数据采集，涵盖所有季节和各种光照场景。传感器包括单目、立体和RGBD相机以及惯性传感器。2) 数据处理：对采集到的数据进行预处理，包括传感器校准、数据同步和噪声滤除。3) 基准测试：使用数据集评估几种传统和基于深度学习的SLAM方法，并分析它们在各种具有挑战性的条件下的性能。

关键创新：ROVER数据集的关键创新在于其全面性和多样性。它不仅涵盖了不同的季节和光照条件，还包括了不同的植被密度和空间配置。这使得研究人员可以更全面地评估SLAM算法在真实户外环境中的性能，并发现算法的不足之处。此外，数据集还提供了多种传感器数据，包括单目、立体和RGBD相机以及惯性传感器，这使得研究人员可以探索不同的传感器融合策略。

关键设计：ROVER数据集的关键设计包括：1) 选择具有代表性的户外地点，涵盖不同的植被类型和空间结构。2) 在不同的季节和光照条件下进行数据采集，以捕捉环境的变化。3) 使用多种传感器进行数据采集，以提供不同的信息来源。4) 提供详细的传感器校准和数据同步信息，以方便研究人员使用数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，立体惯性和RGBD配置在有利的光照和适度植被下通常表现更好，但大多数SLAM系统在低光照和高植被场景中表现不佳，尤其是在夏季和秋季。这表明现有SLAM算法在动态环境适应性方面存在不足，需要进一步改进。该数据集为未来研究提供了重要的基准。

🎯 应用场景

ROVER数据集的潜在应用领域包括：自主导航、机器人园艺、农业机器人、环境监测和户外AR/VR等。该数据集可以促进更鲁棒和适应性强的视觉SLAM算法的开发，从而提高机器人在户外环境中的自主性和可靠性。未来，基于ROVER数据集的研究可以推动机器人技术在自然和半结构化环境中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Robust SLAM is a crucial enabler for autonomous navigation in natural, semi-structured environments such as parks and gardens. However, these environments present unique challenges for SLAM due to frequent seasonal changes, varying light conditions, and dense vegetation. These factors often degrade the performance of visual SLAM algorithms originally developed for structured urban environments. To address this gap, we present ROVER, a comprehensive benchmark dataset tailored for evaluating visual SLAM algorithms under diverse environmental conditions and spatial configurations. We captured the dataset with a robotic platform equipped with monocular, stereo, and RGBD cameras, as well as inertial sensors. It covers 39 recordings across five outdoor locations, collected through all seasons and various lighting scenarios, i.e., day, dusk, and night with and without external lighting. With this novel dataset, we evaluate several traditional and deep learning-based SLAM methods and study their performance in diverse challenging conditions. The results demonstrate that while stereo-inertial and RGBD configurations generally perform better under favorable lighting and moderate vegetation, most SLAM systems perform poorly in low-light and high-vegetation scenarios, particularly during summer and autumn. Our analysis highlights the need for improved adaptability in visual SLAM algorithms for outdoor applications, as current systems struggle with dynamic environmental factors affecting scale, feature extraction, and trajectory consistency. This dataset provides a solid foundation for advancing visual SLAM research in real-world, semi-structured environments, fostering the development of more resilient SLAM systems for long-term outdoor localization and mapping. The dataset and the code of the benchmark are available under https://iis-esslingen.github.io/rover.