論文の概要: S3E: A Multi-Robot Multimodal Dataset for Collaborative SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13723v8
• Date: Sun, 27 Oct 2024 00:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:01:18.675586
• Title: S3E: A Multi-Robot Multimodal Dataset for Collaborative SLAM
• Title（参考訳）: S3E:コラボレーションSLAMのためのマルチロボットマルチモーダルデータセット
• Authors: Dapeng Feng, Yuhua Qi, Shipeng Zhong, Zhiqiang Chen, Qiming Chen, Hongbo Chen, Jin Wu, Jun Ma,
• Abstract要約: 拡張型マルチモーダルデータセットであるS3Eを紹介する。 S3Eは4つの異なる共同軌道パラダイムを横断する無人地上車両群によって捕獲され、13の屋外および5つの屋内シーケンスを含んでいる。 これらのシーケンスは、360度LiDAR点雲、高分解能ステレオ画像、高周波慣性測定ユニット(IMU)、UWB(Ultra-wideband)の相対観測を含む、細心の同期と空間的に校正されたデータストリームを特徴としている。 我々のデータセットは、スケール、シーンの多様性、データの複雑度に関する過去の取り組みを上回るだけでなく、協調的なSLAM方法論と個別のSLAM方法論の徹底的な分析とベンチマークも提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.533518345360701
• License:
• Abstract: The burgeoning demand for collaborative robotic systems to execute complex tasks collectively has intensified the research community's focus on advancing simultaneous localization and mapping (SLAM) in a cooperative context. Despite this interest, the scalability and diversity of existing datasets for collaborative trajectories remain limited, especially in scenarios with constrained perspectives where the generalization capabilities of Collaborative SLAM (C-SLAM) are critical for the feasibility of multi-agent missions. Addressing this gap, we introduce S3E, an expansive multimodal dataset. Captured by a fleet of unmanned ground vehicles traversing four distinct collaborative trajectory paradigms, S3E encompasses 13 outdoor and 5 indoor sequences. These sequences feature meticulously synchronized and spatially calibrated data streams, including 360-degree LiDAR point cloud, high-resolution stereo imagery, high-frequency inertial measurement units (IMU), and Ultra-wideband (UWB) relative observations. Our dataset not only surpasses previous efforts in scale, scene diversity, and data intricacy but also provides a thorough analysis and benchmarks for both collaborative and individual SLAM methodologies. For access to the dataset and the latest information, please visit our repository at https://pengyu-team.github.io/S3E.
• Abstract（参考訳）: 複雑なタスクをまとめて実行する協調ロボットシステムに対する需要が急増し、研究コミュニティは協調的な状況下での同時局所化とマッピング(SLAM)の進展に重点を置いている。 このような関心にもかかわらず、コラボレーティブSLAM(Collaborative SLAM)の一般化能力がマルチエージェントミッションの実現に不可欠であるような制約された視点のシナリオでは、既存のデータセットのスケーラビリティと多様性は依然として限定的である。 このギャップに対処するため,拡張型マルチモーダルデータセットであるS3Eを導入する。 S3Eは4つの異なる共同軌道パラダイムを横断する無人地上車両群によって捕獲され、13の屋外および5つの屋内シーケンスを含んでいる。 これらのシーケンスは、360度LiDAR点雲、高分解能ステレオ画像、高周波慣性測定ユニット(IMU)、UWB(Ultra-wideband)の相対観測を含む、細心の同期と空間的に校正されたデータストリームを特徴としている。 我々のデータセットは、スケール、シーンの多様性、データの複雑度に関する過去の取り組みを上回るだけでなく、協調的なSLAM方法論と個別のSLAM方法論の徹底的な分析とベンチマークも提供しています。 データセットと最新の情報にアクセスするには、https://pengyu-team.github.io/S3Eのリポジトリを参照してください。

関連論文リスト

• Uni$^2$Det: Unified and Universal Framework for Prompt-Guided Multi-dataset 3D Detection [64.08296187555095]
  Uni$2$Detは3D検出のための統一的で普遍的なマルチデータセットトレーニングのためのフレームワークである。 マルチデータセット3D検出のためのマルチステージプロンプトモジュールを提案する。 ゼロショットクロスデータセット転送の結果は,提案手法の一般化能力を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T17:57:50Z)
• MMScan: A Multi-Modal 3D Scene Dataset with Hierarchical Grounded Language Annotations [55.022519020409405]
  本稿では,マルチモーダルな3Dシーンデータセットと階層型言語アノテーションを用いたベンチマーク,MMScanを構築した。 結果として得られたマルチモーダルな3Dデータセットは、109kオブジェクトと7.7kリージョン上の1.4Mメタアノテーション付きキャプションと、3Dビジュアルグラウンドと質問応答ベンチマークのための3.04M以上の多様なサンプルを含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:59:30Z)
• M3LEO: A Multi-Modal, Multi-Label Earth Observation Dataset Integrating Interferometric SAR and Multispectral Data [1.4053129774629076]
  M3LEOはマルチモーダルでマルチラベルの地球観測データセットである。 6つの地理的領域から約17M 4x4 kmのデータチップにまたがる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T16:30:41Z)
• Multimodal Collaboration Networks for Geospatial Vehicle Detection in Dense, Occluded, and Large-Scale Events [29.86323896541765]
  大規模災害では, 災害現場の物体検出能力に頼って, 最適な救助経路の計画を立てる。 既存の手法は、通常RGBのモダリティに基づいており、混み合った環境で同じ色やテクスチャでターゲットを区別するのに苦労している。 密集・隠蔽車検出のためのマルチモーダル協調ネットワーク MuDet を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T00:51:15Z)
• Multi-Space Alignments Towards Universal LiDAR Segmentation [50.992103482269016]
  M3Netはマルチタスク、マルチデータセット、マルチモダリティのLiDARセグメンテーションを実現するための1対1のフレームワークである。 まず、さまざまなシーンから異なるタイプのセンサーによって取得された大規模な運転データセットを組み合わせる。 次に、トレーニング中にデータ、特徴、ラベル空間という3つの空間でアライメントを行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T17:59:57Z)
• Source-Free Collaborative Domain Adaptation via Multi-Perspective Feature Enrichment for Functional MRI Analysis [55.03872260158717]
  安静時MRI機能(rs-fMRI)は、神経疾患の分析を助けるために多地点で研究されている。 ソース領域とターゲット領域の間のfMRIの不均一性を低減するための多くの手法が提案されている。 しかし、マルチサイト研究における懸念やデータストレージの負担のため、ソースデータの取得は困難である。 我々は、fMRI解析のためのソースフリー協調ドメイン適応フレームワークを設計し、事前訓練されたソースモデルとラベルなしターゲットデータのみにアクセスできるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:30:18Z)
• SSCBench: A Large-Scale 3D Semantic Scene Completion Benchmark for Autonomous Driving [87.8761593366609]
  SSCBenchは、広く使用されている自動車データセットのシーンを統合するベンチマークである。 我々は、単眼、三眼、クラウド入力を用いて、性能ギャップを評価するモデルをベンチマークする。 クロスドメインの一般化テストを簡単にするために、さまざまなデータセットにまたがったセマンティックラベルを統一しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T09:56:33Z)
• Uni3D: A Unified Baseline for Multi-dataset 3D Object Detection [34.2238222373818]
  現在の3Dオブジェクト検出モデルは、単一のデータセット固有のトレーニングとテストのパラダイムに従っている。 本稿では,複数のデータセットから統合された3次元検出器を訓練する作業について検討する。 単純なデータレベルの修正操作と設計された意味レベルの結合・再結合モジュールを利用するUni3Dを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T05:54:13Z)
• Multimodal Remote Sensing Benchmark Datasets for Land Cover Classification with A Shared and Specific Feature Learning Model [36.993630058695345]
  マルチモーダルRSデータをモダリティ共有およびモダリティ固有成分に分解するための共有特徴学習(S2FL)モデルを提案する。 マルチモーダルベースラインと新たに提案されたS2FLモデルを評価するために、3つのマルチモーダルRSベンチマークデータセット、すなわちHouston2013 -- hyperspectral and multispectral data, Berlin -- hyperspectral and synthetic Aperture radar (SAR) data, Augsburg -- hyperspectral, SAR, digital surface model (DSM) dataがリリースされ、土地被覆分類に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T08:14:21Z)
• RELLIS-3D Dataset: Data, Benchmarks and Analysis [16.803548871633957]
  RELLIS-3Dはオフロード環境で収集されたマルチモーダルデータセットである。 データはテキサスA&M大学のRellis Campusで収集されました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T18:28:01Z)
• Campus3D: A Photogrammetry Point Cloud Benchmark for Hierarchical Understanding of Outdoor Scene [76.4183572058063]
  複数の屋外シーン理解タスクに対して,リッチな注釈付き3Dポイントクラウドデータセットを提案する。 データセットは階層型ラベルとインスタンスベースのラベルの両方でポイントワイズアノテートされている。 本稿では,3次元点雲分割のための階層的学習問題を定式化し,様々な階層間の整合性を評価することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T19:10:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。