論文の概要: IBISCape: A Simulated Benchmark for multi-modal SLAM Systems Evaluation
in Large-scale Dynamic Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13455v2
- Date: Thu, 20 Oct 2022 09:06:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 21:17:54.218514
- Title: IBISCape: A Simulated Benchmark for multi-modal SLAM Systems Evaluation
in Large-scale Dynamic Environments
- Title（参考訳）: IBISCape:大規模動的環境におけるマルチモーダルSLAMシステム評価のためのシミュレーションベンチマーク
- Authors: Abanob Soliman, Fabien Bonardi, D\'esir\'e Sidib\'e and Samia Bouchafa
- Abstract要約: IBISCapeは高忠実度SLAMシステムのシミュレーションベンチマークである。
自動運転車のナビゲーションに適した34のマルチモーダルデータセットを提供します。
シミュレーションされた大規模動的環境において, 各種配列上でのORB-SLAM3システムの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The development process of high-fidelity SLAM systems depends on their
validation upon reliable datasets. Towards this goal, we propose IBISCape, a
simulated benchmark that includes data synchronization and acquisition APIs for
telemetry from heterogeneous sensors: stereo-RGB/DVS, Depth, IMU, and GPS,
along with the ground truth scene segmentation and vehicle ego-motion. Our
benchmark is built upon the CARLA simulator, whose back-end is the Unreal
Engine rendering a high dynamic scenery simulating the real world. Moreover, we
offer 34 multi-modal datasets suitable for autonomous vehicles navigation,
including scenarios for scene understanding evaluation like accidents, along
with a wide range of frame quality based on a dynamic weather simulation class
integrated with our APIs. We also introduce the first calibration targets to
CARLA maps to solve the unknown distortion parameters problem of CARLA
simulated DVS and RGB cameras. Finally, using IBISCape sequences, we evaluate
four ORB-SLAM3 systems (monocular RGB, stereo RGB, Stereo Visual Inertial
(SVI), and RGB-D) performance and BASALT Visual-Inertial Odometry (VIO) system
on various sequences collected in simulated large-scale dynamic environments.
Keywords: benchmark, multi-modal, datasets, Odometry, Calibration, DVS, SLAM
- Abstract（参考訳）: 高忠実度SLAMシステムの開発プロセスは、信頼性のあるデータセットに対する検証に依存する。
この目的に向けて,同種センサ(ステレオRGB/DVS,Depth,IMU,GPS)からのテレメトリのためのデータ同期と取得APIと,地上の真実シーンのセグメンテーションと車両のエゴモーションを含むシミュレーションベンチマークであるIBISCapeを提案する。
我々のベンチマークはCARLAシミュレータ上に構築されており、そのバックエンドはUnreal Engineであり、現実世界をシミュレートする高ダイナミックなシーンをレンダリングする。
さらに,自動走行車ナビゲーションに適した34のマルチモーダルデータセットを提供し,事故などのシーン理解評価のシナリオと,我々のAPIと統合した動的気象シミュレーションクラスに基づく幅広いフレーム品質を提供する。
また、CARLAシミュレーションDVSおよびRGBカメラの未知の歪みパラメータ問題を解決するために、CARLAマップに最初のキャリブレーションターゲットを導入する。
最後に, IBISCape シーケンスを用いて, シミュレーションされた大規模動的環境において収集された4つのORB-SLAM3システム(モノクロRGB, ステレオRGB, ステレオSVI, ステレオRGB-D)と BASALT Visual-Inertial Odometry (VIO) システムの評価を行った。
キーワード:ベンチマーク、マルチモーダル、データセット、Odometry、Calibration、DVS、SLAM
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