論文の概要: S3E: A Large-scale Multimodal Dataset for Collaborative SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13723v4
• Date: Sat, 16 Sep 2023 05:37:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-20 01:21:17.140737
• Title: S3E: A Large-scale Multimodal Dataset for Collaborative SLAM
• Title（参考訳）: S3E:コラボレーションSLAMのための大規模マルチモーダルデータセット
• Authors: Dapeng Feng, Yuhua Qi, Shipeng Zhong, Zhiqiang Chen, Yudu Jiao, Qiming Chen, Tao Jiang, Hongbo Chen
• Abstract要約: 本研究では,無人地上車両群が収集した大規模マルチモーダルデータセットであるS3Eを提案する。 S3Eは、7つの屋外シーケンスと5つの屋内シーケンスで構成されており、200秒毎に、時間的同期と空間的校正された高周波数IMU、高品質ステレオカメラ、360度LiDARデータで構成されている。 重要なことは、データセットのサイズ、シーンの可変性、複雑さに関するこれまでの試みを超えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9003392680427345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advanced request to employ a team of robots to perform a task collaboratively, the research community has become increasingly interested in collaborative simultaneous localization and mapping. Unfortunately, existing datasets are limited in the scale and variation of the collaborative trajectories, even though generalization between inter-trajectories among different agents is crucial to the overall viability of collaborative tasks. To help align the research community's contributions with realistic multiagent ordinated SLAM problems, we propose S3E, a large-scale multimodal dataset captured by a fleet of unmanned ground vehicles along four designed collaborative trajectory paradigms. S3E consists of 7 outdoor and 5 indoor sequences that each exceed 200 seconds, consisting of well temporal synchronized and spatial calibrated high-frequency IMU, high-quality stereo camera, and 360 degree LiDAR data. Crucially, our effort exceeds previous attempts regarding dataset size, scene variability, and complexity. It has 4x as much average recording time as the pioneering EuRoC dataset. We also provide careful dataset analysis as well as baselines for collaborative SLAM and single counterparts. Data and more up-to-date details are found at https://github.com/PengYu-Team/S3E.
• Abstract（参考訳）: タスクを協調的に実行するロボットチームを採用するという高度な要求により、研究コミュニティは協調的なローカライゼーションとマッピングにますます関心を寄せている。 残念なことに、既存のデータセットは、異なるエージェント間のトラジェクタ間の一般化がコラボレーションタスクの全体的な実行可能性に不可欠であるにもかかわらず、協調的トラジェクタの規模とバリエーションに制限がある。 現実的なマルチエージェント・オーダライテッドSLAM問題に対する研究コミュニティのコントリビューションの整合を支援するため、S3Eは、無人地上車両群が4つの設計された協調軌道パラダイムに沿って捉えた大規模マルチモーダルデータセットである。 S3Eは、7つの屋外シーケンスと5つの屋内シーケンスで構成され、それぞれ200秒を超える。 重要なことは、データセットのサイズ、シーンの可変性、複雑さに関するこれまでの試みを超えています。 EuRoCデータセットのパイオニアであるEuRoCの4倍の平均記録時間を持つ。 また、注意深いデータセット分析や、コラボレーションSLAMと単一データセットのベースラインも提供しています。 データと最新の詳細はhttps://github.com/PengYu-Team/S3E.comで確認できる。

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