論文の概要: Real-time Kinematic Ground Truth for the Oxford RobotCar Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10152v1
• Date: Mon, 24 Feb 2020 10:34:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 04:33:13.464571
• Title: Real-time Kinematic Ground Truth for the Oxford RobotCar Dataset
• Title（参考訳）: オックスフォード・ロボットカー・データセットのための実時間運動場真実
• Authors: Will Maddern, Geoffrey Pascoe, Matthew Gadd, Dan Barnes, Brian Yeomans, Paul Newman
• Abstract要約: 大規模なOxford RobotCarデータセットに基づく長期ローカライゼーションおよびマッピングベンチマークに向けた参照データをリリースする。 我々は,データセットの1年間にわたって,グローバルに一貫性のある精度の高い基底真理を作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.75606166843614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe the release of reference data towards a challenging long-term localisation and mapping benchmark based on the large-scale Oxford RobotCar Dataset. The release includes 72 traversals of a route through Oxford, UK, gathered in all illumination, weather and traffic conditions, and is representative of the conditions an autonomous vehicle would be expected to operate reliably in. Using post-processed raw GPS, IMU, and static GNSS base station recordings, we have produced a globally-consistent centimetre-accurate ground truth for the entire year-long duration of the dataset. Coupled with a planned online benchmarking service, we hope to enable quantitative evaluation and comparison of different localisation and mapping approaches focusing on long-term autonomy for road vehicles in urban environments challenged by changing weather.
• Abstract（参考訳）: 大規模なOxford RobotCar Datasetに基づく長期ローカライゼーションおよびマッピングベンチマークに向けた参照データのリリースについて述べる。 このリリースには、イギリスのオックスフォードを通るルートを72回横断し、すべての照明、天候、交通条件を満たし、自動運転車が確実に運用されるであろう条件を代表している。 ポスト処理された生GPS, IMU, 静的GNSSの基地局記録を用いて, データセットの1年間にわたって, グローバルに一貫性のある精度の高い地上真実を作成した。 オンラインベンチマークサービスの計画と合わせて,気象変動に伴う都市環境における自動車の長期的自律性に着目した,異なるローカライズとマッピングアプローチの定量的評価と比較を可能にしたい。

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