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InCrowd-VI：用于评估室内人流密集空间中 SLAM 的现实视觉惯性数据集以实现人类导航
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出InCrowd-VI数据集，旨在解决真实场景数据不足的问题，支持室内行人导航，揭示现有SLAM算法在复杂环境中的性能限制，并强调其对视觉障碍者导航的重要性。
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关键要点
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本研究提出InCrowd-VI数据集，旨在解决真实场景数据不足的问题。
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InCrowd-VI数据集专为室内行人导航设计，提供丰富的场景数据。
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该数据集揭示了现有视觉里程计和SLAM算法在复杂环境中的显著性能限制。
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研究强调推动SLAM研究在视觉障碍者导航中的必要性与重要性。
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