論文の概要: USTC FLICAR: A Sensors Fusion Dataset of LiDAR-Inertial-Camera for
Heavy-duty Autonomous Aerial Work Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01986v2
- Date: Thu, 27 Jul 2023 09:37:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 19:59:58.011686
- Title: USTC FLICAR: A Sensors Fusion Dataset of LiDAR-Inertial-Camera for
Heavy-duty Autonomous Aerial Work Robots
- Title（参考訳）: USTC FLICAR:大型自律飛行ロボットのためのLiDAR-Iertial-Cameraのセンサーフュージョンデータセット
- Authors: Ziming Wang, Yujiang Liu, Yifan Duan, Xingchen Li, Xinran Zhang,
Jianmin Ji, Erbao Dong and Yanyong Zhang
- Abstract要約: 本稿では,同時ローカライゼーションとマッピングの開発を目的としたUSTC FLICARデータセットを提案する。
提案したデータセットは、典型的な自律走行センシングスイートを空中シーンに拡張する。
Segment Anything Model (SAM)に基づいて,セマンティックFLICARデータセットを生成し,セマンティックセマンティックなセマンティックセマンティックアノテーションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.089952067224138
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we present the USTC FLICAR Dataset, which is dedicated to the
development of simultaneous localization and mapping and precise 3D
reconstruction of the workspace for heavy-duty autonomous aerial work robots.
In recent years, numerous public datasets have played significant roles in the
advancement of autonomous cars and unmanned aerial vehicles (UAVs). However,
these two platforms differ from aerial work robots: UAVs are limited in their
payload capacity, while cars are restricted to two-dimensional movements. To
fill this gap, we create the "Giraffe" mapping robot based on a bucket truck,
which is equipped with a variety of well-calibrated and synchronized sensors:
four 3D LiDARs, two stereo cameras, two monocular cameras, Inertial Measurement
Units (IMUs), and a GNSS/INS system. A laser tracker is used to record the
millimeter-level ground truth positions. We also make its ground twin, the
"Okapi" mapping robot, to gather data for comparison. The proposed dataset
extends the typical autonomous driving sensing suite to aerial scenes,
demonstrating the potential of combining autonomous driving perception systems
with bucket trucks to create a versatile autonomous aerial working platform.
Moreover, based on the Segment Anything Model (SAM), we produce the Semantic
FLICAR dataset, which provides fine-grained semantic segmentation annotations
for multimodal continuous data in both temporal and spatial dimensions. The
dataset is available for download at: https://ustc-flicar.github.io/.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,重度自律型航空作業ロボットのための作業空間の同時局所化とマッピング,高精度な3次元再構築を目的としたUSTC FLICARデータセットを提案する。
近年、多くの公共データセットが自動運転車や無人航空機(UAV)の発展に重要な役割を果たしている。
しかし、これら2つのプラットフォームは空中作業ロボットとは異なる。UAVはペイロード容量に制限され、車両は2次元移動に制限されている。
このギャップを埋めるために,4台のLiDAR,2台のステレオカメラ,2台の単眼カメラ,慣性測定ユニット(IMU),およびGNSS/INSシステムという,多種多様な校正・同期センサーを備えたバケットトラックをベースとした"ジラフ"マッピングロボットを開発した。
レーザートラッカーを用いてミリレベルの地上真実位置を記録する。
私たちはまた、比較のためにデータを集めるために「okapi」マッピングロボットである地上双生児も作っています。
提案したデータセットは、典型的な自律走行センシングスイートを空中シーンに拡張し、自律走行認識システムとバケットトラックを組み合わせることで、汎用的な自律航空作業プラットフォームを構築する可能性を実証する。
さらに,segment anythingモデル(sam)に基づいて,時間的および空間的次元の連続データに対して,詳細な意味セグメンテーションアノテーションを提供するセマンティックフレクタデータセットを作成した。
データセットは、https://ustc-flicar.github.io/からダウンロードできる。
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