賓夕法尼亞大學(xué)模塊化機器人實驗室（University of Pennsylvania Modular Robotics Lab (GRASP Lab)）的Kostas Daniilidis 和他的團隊在創(chuàng)建了最全面、最完整的多相機數(shù)據(jù)集之一，專注于機器人應(yīng)用中的高速動態(tài)運動。它利用了Prophesee的Metavision? EVK4高清事件相機的低延遲和高動態(tài)范圍。

由此產(chǎn)生的 M3ED 數(shù)據(jù)集提供了來自多個平臺的高質(zhì)量同步和標記數(shù)據(jù)，包括地面車輛、腿式機器人和空中機器人，在具有挑戰(zhàn)性的條件下運行，例如沿著越野小徑行駛、在茂密的森林中導(dǎo)航以及執(zhí)行激進的飛行機動。該數(shù)據(jù)集還涵蓋了事件攝像機要求苛刻的操作場景，例如具有高情感的場景和多個獨立移動的對象。

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