論文の概要: DIDLM: A SLAM Dataset for Difficult Scenarios Featuring Infrared, Depth Cameras, LIDAR, 4D Radar, and Others under Adverse Weather, Low Light Conditions, and Rough Roads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09622v2
• Date: Tue, 14 Jan 2025 09:22:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 02:44:45.665113
• Title: DIDLM: A SLAM Dataset for Difficult Scenarios Featuring Infrared, Depth Cameras, LIDAR, 4D Radar, and Others under Adverse Weather, Low Light Conditions, and Rough Roads
• Title（参考訳）: DIDLM:赤外・深度カメラ・LIDAR・4Dレーダなどを用いた逆気象・低照度・低照度道路における難易度シナリオのためのSLAMデータセット
• Authors: Weisheng Gong, Kaijie Su, Qingyong Li, Chen He, Tong Wu, Z. Jane Wang,
• Abstract要約: 積雪天候,雨天,夜間条件,スピードバンプ,荒地など,困難なシナリオをカバーするマルチセンサデータセットを提案する。 このデータセットには、4Dミリ波レーダー、赤外線カメラ、深度カメラなどの極端な状況に利用されないセンサーと、3D LiDAR、RGBカメラ、GPS、IMUが含まれる。 自律走行と地上ロボットの両方のアプリケーションをサポートし、構造化された地形と半構造化された地形をカバーする信頼性の高いGPS/INS地上真実データを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.600516423425688
• License:
• Abstract: Adverse weather conditions, low-light environments, and bumpy road surfaces pose significant challenges to SLAM in robotic navigation and autonomous driving. Existing datasets in this field predominantly rely on single sensors or combinations of LiDAR, cameras, and IMUs. However, 4D millimeter-wave radar demonstrates robustness in adverse weather, infrared cameras excel in capturing details under low-light conditions, and depth images provide richer spatial information. Multi-sensor fusion methods also show potential for better adaptation to bumpy roads. Despite some SLAM studies incorporating these sensors and conditions, there remains a lack of comprehensive datasets addressing low-light environments and bumpy road conditions, or featuring a sufficiently diverse range of sensor data. In this study, we introduce a multi-sensor dataset covering challenging scenarios such as snowy weather, rainy weather, nighttime conditions, speed bumps, and rough terrains. The dataset includes rarely utilized sensors for extreme conditions, such as 4D millimeter-wave radar, infrared cameras, and depth cameras, alongside 3D LiDAR, RGB cameras, GPS, and IMU. It supports both autonomous driving and ground robot applications and provides reliable GPS/INS ground truth data, covering structured and semi-structured terrains. We evaluated various SLAM algorithms using this dataset, including RGB images, infrared images, depth images, LiDAR, and 4D millimeter-wave radar. The dataset spans a total of 18.5 km, 69 minutes, and approximately 660 GB, offering a valuable resource for advancing SLAM research under complex and extreme conditions. Our dataset is available at https://github.com/GongWeiSheng/DIDLM.
• Abstract（参考訳）: 逆気象条件、低照度環境、バンピーロード面は、ロボットナビゲーションと自律運転におけるSLAMに重大な課題をもたらす。 既存のデータセットは、主に単一センサーやLiDAR、カメラ、IMUの組み合わせに依存している。 しかし、4Dミリ波レーダーは悪天候の頑丈さを示し、赤外線カメラは低照度条件下で細部を捉え、深度画像はより豊かな空間情報を提供する。 マルチセンサフュージョン法は、バンピー道路への適応性も向上する可能性がある。 これらのセンサーと条件を組み込んだSLAM研究はいくつかあるが、低照度環境や道路条件に対処する包括的なデータセットが不足している。 本研究では,積雪,雨天,夜間条件,スピードバンプ,荒地など,困難なシナリオをカバーするマルチセンサ・データセットを提案する。 このデータセットには、4Dミリ波レーダー、赤外線カメラ、深度カメラなどの極端な状況に利用されないセンサーと、3D LiDAR、RGBカメラ、GPS、IMUが含まれる。 自律走行と地上ロボットの両方のアプリケーションをサポートし、構造化された地形と半構造化された地形をカバーする、信頼できるGPS/INS地上真実データを提供する。 RGB画像,赤外線画像,深度画像,LiDAR,4Dミリ波レーダなど,様々なSLAMアルゴリズムの評価を行った。 データセットは合計で18.5km、69分、約660GBで、複雑で極端な条件下でSLAM研究を進めるための貴重な資源を提供する。 私たちのデータセットはhttps://github.com/GongWeiSheng/DIDLMで公開されています。

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