# hilti-slam-challenge-2022

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/hilti-research-hilti-slam-challenge-2022
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-08-10 | 技术层级：L6

## 核心摘要

Hilti-Research 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 1K<n<10K。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L6"] |
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| `updated` | 2026-08-10 |
| `modalities` | ["三维", "document", "文本"] |
| `annotation_levels` | ["语言标注", "三维标注"] |
| `formats` | ["text"] |
| `license` | cc-by-nc-sa-3.0 |
| `collection` | teleop |
| `hub_id` | Hilti-Research/hilti-slam-challenge-2022 |
| `hub_stats` | {"downloads": 9112, "likes": 0, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/Hilti-Research/hilti-slam-challenge-2022"] |

## 技术详解与生态说明

Hilti SLAM Challenge 2022 是一个用于评估同步定位与建图（SLAM）和传感器融合系统的多模态机器人基准数据集。数据由手持 Phasma 传感器平台采集，地点包括列支敦士登沙恩的在建工地和英国牛津 Sheldonian Theatre，覆盖多层施工环境、楼梯、长走廊、画廊、地下室、阁楼、室外区域，以及带回访的长轨迹。

Phasma 平台集成了五个同步全局快门相机、Hesai PandarXT-32 LiDAR 和 Bosch BMI085 IMU。仓库约 350 GB，包含 16 个序列；ROS bag 约 336 GB，提供同步相机、激光雷达和惯性测量。另有约 7.1 GB 标定材料、Phasma 平台 CAD 文件，以及两个主要采集环境的 E57 高精度参考点云。

轨迹评估数据位于 ground_truth 目录，包括用于挑战序列的稀疏毫米级参考位置，部分序列还提供 IMU 坐标系下的稠密 6-DoF 轨迹及对应稀疏 3-DoF 参考文件。数据集采用 Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 许可，仅限非商业用途，要求署名并以相同或兼容许可分发改编内容。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets Hilti-Research/hilti-slam-challenge-2022](https://huggingface.co/datasets/Hilti-Research/hilti-slam-challenge-2022)