根据大家的要求，在此整合一下常用的几个数据集。
我平时话太啰嗦了，这里就简单一些。（为啥编辑器的分隔线都这么萌）
1. Tum数据集
这个大家用的人都知道，RGB-D数据集，有很多个sequence，自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本（python写的，还有一些有用的函数）。
有一些很简单(xyz, 360系列)，但也有的很难(各个slam场景)。
由于它的目标场景是机器人救援（虽然看不太出来），场景都比较空旷，许多时候kinect的深度只够看一个地板。对视觉算法可靠性的要求还是蛮高的。
网址：
http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset
2. MRPT
坛友SLAM_xian已经给出了地址：
见此贴
含有多种传感器数据，包括双目，laser等等。
MRPT本身是个机器人用的开发包（然而我还是没用过），有兴趣的同学可以尝试。
3. Kitti
坛友zhengshunkai给出了地址：
见此贴
著名的室外数据集，双目，有真值。场景很大，数据量也很大（所以在我这种流量限制的地方用不起……）。如果你做室外的请务必尝试一下此数据集。就算你不用审稿人也会让你用的。
4. Oxford数据集
含有一些Fabmap相关的数据集，用来验证闭环检测的算法。室外场景。它提供了ground-truth闭环（据说是手工标的，真是有耐心啊）。
网址：
http://www.robots.ox.ac.uk/~mobile/wikisite/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.Datasets#userconsent#
5. ICL-NUIM数据集
（又）是帝国理工弄出来的，RGB-D数据集，室内向。提供ground-truth和odometry。
网址：
http://www.doc.ic.ac.uk/%7Eahanda/VaFRIC/iclnuim.html
6. NYUV2 数据集
一个带有语义标签的RGB-D数据集，原本是用来做识别的，也可以用来做SLAM。特点是有一个训练集（1400+手工标记的图像，好像是雇人弄的），以前一大堆video sequence。
网址：
http://cs.nyu.edu/silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
（似乎访问有问题，不知道会不会修复）
7. KOS的3d scan数据集
一个激光扫描的数据集。
网址：
http://kos.informatik.uni-osnabrueck.de/3Dscans/
由于个人精力（和流量）有限，不可能挨个去测一遍。请使用过的同学们说说用后感想，没列到的也欢迎补充。
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