論文の概要: LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06129v2
• Date: Wed, 24 Jun 2020 17:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 02:07:13.708699
• Title: LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset
• Title（参考訳）: LIBRE: 複数の3DLiDARデータセット
• Authors: Alexander Carballo, Jacob Lambert, Abraham Monrroy-Cano, David Robert Wong, Patiphon Narksri, Yuki Kitsukawa, Eijiro Takeuchi, Shinpei Kato, and Kazuya Takeda
• Abstract要約: We present LIBRE: LiDAR Benchmarking and Reference, a first-of-in-kind dataset with 10 different LiDAR sensor。 LIBREは、現在利用可能なLiDARを公平に比較するための手段を提供するために、研究コミュニティに貢献する。 また、既存の自動運転車やロボティクス関連のソフトウェアの改善も促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.25307983677663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present LIBRE: LiDAR Benchmarking and Reference, a first-of-its-kind dataset featuring 10 different LiDAR sensors, covering a range of manufacturers, models, and laser configurations. Data captured independently from each sensor includes three different environments and configurations: static targets, where objects were placed at known distances and measured from a fixed position within a controlled environment; adverse weather, where static obstacles were measured from a moving vehicle, captured in a weather chamber where LiDARs were exposed to different conditions (fog, rain, strong light); and finally, dynamic traffic, where dynamic objects were captured from a vehicle driven on public urban roads, multiple times at different times of the day, and including supporting sensors such as cameras, infrared imaging, and odometry devices. LIBRE will contribute to the research community to (1) provide a means for a fair comparison of currently available LiDARs, and (2) facilitate the improvement of existing self-driving vehicles and robotics-related software, in terms of development and tuning of LiDAR-based perception algorithms.
• Abstract（参考訳）: LIBRE: LiDARベンチマークと参照(LiDAR Benchmarking and Reference)は、10種類のLiDARセンサーを備えたファースト・オブ・ザ・キンドのデータセットで、さまざまなメーカー、モデル、レーザー構成をカバーする。 Data captured independently from each sensor includes three different environments and configurations: static targets, where objects were placed at known distances and measured from a fixed position within a controlled environment; adverse weather, where static obstacles were measured from a moving vehicle, captured in a weather chamber where LiDARs were exposed to different conditions (fog, rain, strong light); and finally, dynamic traffic, where dynamic objects were captured from a vehicle driven on public urban roads, multiple times at different times of the day, and including supporting sensors such as cameras, infrared imaging, and odometry devices. LIBREは、(1)現在利用可能なLiDARを公正に比較するための手段を提供し、(2)LiDARに基づく認識アルゴリズムの開発とチューニングの観点から、既存の自動運転車とロボット関連ソフトウェアの改善を促進する。

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