多模态信息融合

DIDLM: A SLAM Dataset for Difficult Scenarios Featuring Infrared, Depth Cameras, LIDAR, 4D Radar, and Others under Adverse Weather, Low Light Conditions, and Rough Roads

DIDLM：一种针对困难场景的SLAM数据集，包含红外、深度相机、LIDAR、4D雷达等，在恶劣天气、低光条件和粗糙路面下

Weisheng Gong, Chen He, Kaijie Su, Qingyong Li, Tong Wu, Z. Jane Wang

机构 * School of Information Science and Technology, Northwest University（信息科学与技术学院，西北大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia（电气与计算机工程系，不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 红外-可见光融合 ：sensor fusion(abstract)；multi-sensor fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出DIDLM数据集，包含红外、深度相机、LIDAR、4D雷达等多传感器数据，用于解决恶劣天气、低光和粗糙路面下的SLAM问题，提供GPS/INS地面真实数据，支持自动驾驶和地面机器人应用。