下面列舉幾個視覺SLAM常用的資料集。

常用的資料集有：KITTI資料集、EuRoC資料集、TUM資料集、Oxford資料集、ICL-NUIM資料集、RGBD Object資料集等等。

KITTI資料集

KITTI資料集由德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院聯合創辦，是目前國際上最大的自動駕駛場景下的計算機視覺演算法評測資料集。該資料集用於評測立體影象(stereo)，光流(optical flow)，視覺測距(visual odometry)，3D物體檢測(object detection)和3D跟蹤(tracking)等計算機視覺技術在車載環境下的效能。KITTI包含市區、鄉村和高速公路等場景採集的真實影象資料，每張影象中最多達15輛車和30個行人，還有各種程度的遮擋與截斷。

下載地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php

EuRoC資料集

EuRoC資料集包含11個雙目序列，這些序列是由微型飛行器在兩個不同的房間和一個大型工業環境中飛行時記錄下來的。提供兩種型別的資料集: 第一個包含來自Leica多站的三維位置地面真值，並著重於視覺慣性的評估SLAM演算法在一個真實的工業場景。

下載地址：https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

TUM資料集

資料集包含一些室內的序列，在不同的紋理下，不同的光照和不同的結構條件，從RGB-D感測器採集到的資料中分別去評估物體的重建和SLAM/視覺里程計的效能。TUM提供很多資料集，從各個有利位置捕獲物件，每個條目中包含影象序列、相應的輪廓和完整的校準引數。

下載地址：https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download

Oxford資料集

對牛津的一部分連續的道路進行了上百次資料採集，收集到了多種天氣、行人和交通情況下的資料，也有建築和道路施工時的資料，總的資料長度達1000小時以上。

下載地址：https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/

ICL-NUIM資料集

該集旨在對RGB-D、視覺測距和SLAM演算法進行基準測試。兩個不同的場景（起居室和辦公室場景）提供了基本事實。客廳具有3D表面地面實況以及深度圖和相機姿勢，因此完美地適用於不僅用於標記相機軌跡而且還用於重建。辦公室場景僅帶有軌跡資料，並且沒有任何明確的3D模型。

下載地址：http://www.doc.ic.ac.uk/~ahanda/VaFRIC/iclnuim.html

RGB-D物件資料集

RGB-D物件資料集是300個常見家庭物件的大型資料集。這些物件被分為51個類別。該資料集使用Kinect風格的3D相機來記錄，該相機以30Hz記錄同步和對準的640x480 RGB和深度影象。拍攝時將每個物體放置在轉盤上旋轉一整圈並捕獲視訊序列。對於每個物件，有3個視訊序列，每個視訊序列都安裝在不同高度的攝像機上，以便從與地平線不同的角度觀察物件。

下載地址：http://rgbd-dataset.cs.washington.edu/