slam数据集

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1. Tum数据集
这个大家用的人都知道，RGB-D数据集，有很多个sequence，自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本（python写的，还有一些有用的函数）。
有一些很简单(xyz, 360系列)，但也有的很难(各个slam场景)。
由于它的目标场景是机器人救援（虽然看不太出来），场景都比较空旷，许多时候kinect的深度只够看一个地板。对视觉算法可靠性的要求还是蛮高的。
网址： http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset


2. MRPT
坛友SLAM_xian已经给出了地址：见此贴
含有多种传感器数据，包括双目，laser等等。
MRPT本身是个机器人用的开发包（然而我还是没用过），有兴趣的同学可以尝试。

3. Kitti
坛友zhengshunkai给出了地址：见此贴
著名的室外数据集，双目，有真值。场景很大，数据量也很大（所以在我这种流量限制的地方用不起……）。如果你做室外的请务必尝试一下此数据集。就算你不用审稿人也会让你用的。

4. Oxford数据集
含有一些Fabmap相关的数据集，用来验证闭环检测的算法。室外场景。它提供了ground-truth闭环（据说是手工标的，真是有耐心啊）。
网址：http://www.robots.ox.ac.uk/~mobile/wikisite/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.Datasets#userconsent#

5. ICL-NUIM数据集
（又）是帝国理工弄出来的，RGB-D数据集，室内向。提供ground-truth和odometry。
网址：http://www.doc.ic.ac.uk/%7Eahanda/VaFRIC/iclnuim.html

6. NYUV2 数据集
一个带有语义标签的RGB-D数据集，原本是用来做识别的，也可以用来做SLAM。特点是有一个训练集（1400+手工标记的图像，好像是雇人弄的），以前一大堆video sequence。
网址：http://cs.nyu.edu/silberman/datasets/nyu_depth_v2.html （似乎访问有问题，不知道会不会修复）


7. KOS的3d scan数据集
一个激光扫描的数据集。
网址：http://kos.informatik.uni-osnabrueck.de/3Dscans/

TUM数据集测评工具的使用

网址： http://blog.csdn.net/bingoplus/article/details/73521955

相信做SLAM的同学们都知道大名鼎鼎的TUM（德国慕尼黑工业大学），像LSD-SLAM、DSO、DVO等都是出自于这个学校。同时他们还提供了各种各样的数据集，如RGBD数据集、单目数据集等，针对不同的数据集提供了不同的测评工具。由于最近写了一个基于RGBD的VO，想用TUM的RGBD数据集进行测试。于是就开始研究它的测评工具的使用。。。。。（啊西吧）

RGBD数据集下载地址（有两种格式，一种是压缩文件形式，另一种是rosbag格式）： 
http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

数据集格式： 
http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/file_formats

测评工具下载地址： 
https://svncvpr.in.tum.de/cvpr-ros-pkg/trunk/rgbd_benchmark/rgbd_benchmark_tools/

使用方法介绍： 
http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools

当我把它的测评工具下载下来，发现它的所有东西都是基于rosbuild，所以得先解决这个问题（本人使用的是catkin）。记得以前配置过catkin和rosbuild共存，于是乎这个问题就解决了。 
配置方法： 
http://my.phirobot.com/blog/2013-12-overlay_catkin_and_rosbuild.html

配置好后将下载的测评工具放在rosbuild中的sandbox文件夹中，然后进入测评工具文件夹内并调用rosmake进行编译。

duang。。。。。。。。出错了！！！！提示无法找到依赖项opencv2.

解决办法： 
1.在CmakeLists.txt中添加以下两条语句：

find_package(OpenCV REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
1
2

2.将manifest.xml中下面语句删掉：

<depend package="opencv2">
1

再进行编译就会成功！！！！！

注意： 
1. 当你使用某个测评脚本的时候有可能会出错，莫要惊慌，按照提示一步步进行修改。 
2. 在编译时也可能会提示你缺少依赖项，这个最简单，安装依赖项就ok了。