論文の概要: UAVD4L: A Large-Scale Dataset for UAV 6-DoF Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05971v1
• Date: Thu, 11 Jan 2024 15:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-12 13:56:55.080211
• Title: UAVD4L: A Large-Scale Dataset for UAV 6-DoF Localization
• Title（参考訳）: UAVD4L:UAV 6-DoFローカライゼーションのための大規模データセット
• Authors: Rouwan Wu, Xiaoya Cheng, Juelin Zhu, Xuxiang Liu, Maojun Zhang, Shen Yan
• Abstract要約: 局所化のための大規模6-DoF UAVデータセット(UAVD4L)を提案する。 オフライン合成データ生成とオンラインビジュアルローカライゼーションからなる2段階6-DoFローカライゼーションパイプライン(UAVLoc)を開発した。 新しいデータセットの結果は,提案手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.87295056434887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant progress in global localization of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in GPS-denied environments, existing methods remain constrained by the availability of datasets. Current datasets often focus on small-scale scenes and lack viewpoint variability, accurate ground truth (GT) pose, and UAV build-in sensor data. To address these limitations, we introduce a large-scale 6-DoF UAV dataset for localization (UAVD4L) and develop a two-stage 6-DoF localization pipeline (UAVLoc), which consists of offline synthetic data generation and online visual localization. Additionally, based on the 6-DoF estimator, we design a hierarchical system for tracking ground target in 3D space. Experimental results on the new dataset demonstrate the effectiveness of the proposed approach. Code and dataset are available at https://github.com/RingoWRW/UAVD4L
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)のGPS環境におけるグローバルなローカライゼーションの著しい進歩にもかかわらず、既存の手法はデータセットの可用性に制約を受け続けている。 現在のデータセットは、しばしば小規模のシーンに焦点を当て、視点変数、正確な地上真実(GT)ポーズ、UAVビルトインセンサーデータがない。 これらの制約に対処するため、我々は、オフライン合成データ生成とオンライン視覚的ローカライゼーションからなる2段階の6-DoFローカライゼーションパイプライン(UAVLoc)を開発し、ローカライゼーションのための大規模な6-DoF UAVデータセットを導入している。 さらに,6自由度推定器に基づき,3次元空間における地中目標を追跡する階層システムを設計する。 新しいデータセットにおける実験結果は,提案手法の有効性を示している。 コードとデータセットはhttps://github.com/RingoWRW/UAVD4Lで公開されている。

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