TUM RGB-D SLAM Benchmark是由慕尼黑工业大学（TUM）计算机视觉组发布的RGB-D SLAM基准测试，是RGB-D SLAM领域最权威的基准之一。该基准提供了39个RGB-D视频序列，包含了多种室内场景（办公室、走廊、桌面等）和多种运动模式（手持、机器人、无人机等），提供了高精度的运动捕捉系统作为真值，支持多种评估指标（绝对轨迹误差ATE、相对位姿误差RPE等）。TUM RGB-D SLAM Benchmark推动了RGB-D SLAM算法的发展，PTAM、ORB-SLAM、RTAB-Map、ElasticFusion等经典算法都在该基准上进行了评估。该基准被广泛应用于视觉SLAM、3D重建和AR/VR等领域的研究和开发中。
TUM RGB-D SLAM Benchmark
TUM RGB-D SLAM Benchmark是由慕尼黑工业大学（TUM）计算机视觉组发布的RGB-D SLAM基准测试，是RGB-D SLAM领域最权威的基准之一。该基准提供了39个RGB-D视频序列，包含了多种室内场景（办公室、走廊、桌面等）和多种运动模式（手持、机器人、无人机等），提供了高精度的运动捕捉系统作为真值，支持多种评估指标（绝对轨迹误差ATE、相对位姿误差RPE等）。TUM RGB-D SLAM Benchmark推动了RGB-D SLAM算法的发展，PTAM、ORB-SLAM、RTAB-Map、ElasticFusion等经典算法都在该基准上进行了评估。该基准被广泛应用于视觉SLAM、3D重建和AR/VR等领域的研究和开发中。
测试方法与条件
提供39个RGB-D视频序列，包含多种室内场景和运动模式，高精度运动捕捉真值