EuRoC MAV是由苏黎世联邦理工学院创建的微型飞行器（MAV）数据集，是视觉惯性SLAM领域最具影响力的基准测试数据集之一。该数据集包含了室内和工业环境下使用微型飞行器采集的双目图像、IMU数据和准确的地面真值轨迹，涵盖了简单、中等、困难三个难度级别的场景，包括快速运动、光照变化、纹理缺失等具有挑战性的条件。EuRoC MAV数据集提供了详细的标注和评估工具，支持视觉惯性SLAM算法的轨迹精度评估，使用ATE（绝对轨迹误差）作为主要评估指标，被广泛应用于视觉惯性SLAM、无人机定位、机器人感知等领域的研究和开发中。