1. Tum數據集這個大家用的人都知道，RGB-D數據集，有很多個sequence，自帶Ground-truth軌跡與測量誤差的腳本（python寫的，還有一些有用的函數）。有一些很簡單(xyz, 360系列)，但也有的很難(各個slam場景)。由于它的目標場景是機器人救援（雖然看不太出來），場景都比較空曠，許多時候kinect的深度只夠看一個地板。對視覺算法可靠性的要求還是蠻高的。網址： http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset2. MRPT壇友SLAM_xian已經給出了地址：見此貼含有多種傳感器數據，包括雙目，laser等等。MRPT本身是個機器人用的開發包（然而我還是沒用過），有興趣的同學可以嘗試。3. Kitti壇友zhengshunkai給出了地址：見此貼著名的室外數據集，雙目，有真值。場景很大，數據量也很大（所以在我這種流量限制的地方用不起……）。如果你做室外的請務必嘗試一下此數據集。就算你不用審稿人也會讓你用的。4. Oxford數據集含有一些Fabmap相關的數據集，用來驗證閉環檢測的算法。室外場景。它提供了ground-truth閉環（據說是手工標的，真是有耐心啊）。網址：http://www.robots.ox.ac.uk/~mobile/wikisite/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.Datasets#userconsent#5. ICL-NUIM數據集（又）是帝國理工弄出來的，RGB-D數據集，室內向。提供ground-truth和odometry。網址：http://www.doc.ic.ac.uk/%7Eahanda/VaFRIC/iclnuim.html6. NYUV2 數據集一個帶有語義標簽的RGB-D數據集，原本是用來做識別的，也可以用來做SLAM。特點是有一個訓練集（1400+手工標記的圖像，好像是雇人弄的），以前一大堆video sequence。網址：http://cs.nyu.edu/silberman/datasets/nyu_depth_v2.html （似乎訪問有問題，不知道會不會修復）7. KOS的3d scan數據集一個激光掃描的數據集。網址：http://kos.informatik.uni-osnabrueck.de/3Dscans/由于個人精力（和流量）有限，不可能挨個去測一遍。請使用過的同學們說說用后感想，沒列到的也歡迎補充。