Wir präsentieren UnrealEgo, d.h. einen neuen groß angelegten, natürlichen Datensatz für die Schätzung egozentrischer 3D-Menschpose. UnrealEgo basiert auf einem fortschrittlichen Konzept von Brille mit zwei Fisheyekameras, die in unbeschränkten Umgebungen eingesetzt werden können. Wir entwerfen ihr virtuelles Prototypenmodell und fügen es 3D-Menschmodellen hinzu, um stereoskopische Aufnahmen zu erfassen. Anschließend generieren wir ein umfangreiches Korpus menschlicher Bewegungen. Folglich ist UnrealEgo der erste Datensatz, der im Freien aufgenommene Stereobilder mit der größten Vielfalt an Bewegungen unter den existierenden egozentrischen Datensätzen bereitstellt. Darüber hinaus schlagen wir eine neue Benchmarkmethode vor, die auf einer einfachen aber effektiven Idee beruht: dem Entwurf eines Moduls zur Schätzung von 2D-Schlüsselpunkten für stereoskopische Eingaben, um die Schätzung der 3D-Menschpose zu verbessern. Ausführliche Experimente zeigen, dass unser Ansatz qualitativ und quantitativ die bisherigen Standesmethoden übertrifft. UnrealEgo und unsere Quellcodes sind auf unserer Projektwebseite verfügbar.