牛津大学 发布 Oxford Inertial Odometry Dataset (OxIOD) 数据集, 应用在 惯性导航、机器学习 领域

牛津大学 本次发布的数据集 Oxford Inertial Odometry Dataset (OxIOD), Oxford Inertial Odometry Dataset (OxIOD) 是由牛津大学计算机科学系创建的一个专门用于惯性测距研究的数据集。该数据集包含158个序列，总距离超过42公里，远大于之前的惯性数据集。OxIOD的特点在于其多样性，能够反映手机基IMU在日常使用中的复杂运动。数据收集涉及四种不同的附件（手持、口袋、手提包和手推车），四种运动模式（停止、慢走、正常行走和跑步），五种不同用户和四种消费级手机类型。数据集的创建过程中，使用了高精度的运动捕捉系统进行标记，旨在通过深度神经网络模型解决惯性导航中的漂移问题，适用于训练和评估基于学习的和基于模型的算法。

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