論文の概要: Multi-modal Perception Dataset of In-water Objects for Autonomous Surface Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18411v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 04:00:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-30 14:46:41.770506
• Title: Multi-modal Perception Dataset of In-water Objects for Autonomous Surface Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車用水中物体のマルチモーダル知覚データセット
• Authors: Mingi Jeong, Arihant Chadda, Ziang Ren, Luyang Zhao, Haowen Liu, Monika Roznere, Aiwei Zhang, Yitao Jiang, Sabriel Achong, Samuel Lensgraf, Alberto Quattrini Li,
• Abstract要約: 本稿では,自律航法のためのマルチモーダル認識データセットについて紹介する。 自律型表面車両(ASV)の環境意識を高めるため、水中環境における水中障害物に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.732732686425308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the first publicly accessible multi-modal perception dataset for autonomous maritime navigation, focusing on in-water obstacles within the aquatic environment to enhance situational awareness for Autonomous Surface Vehicles (ASVs). This dataset, consisting of diverse objects encountered under varying environmental conditions, aims to bridge the research gap in marine robotics by providing a multi-modal, annotated, and ego-centric perception dataset, for object detection and classification. We also show the applicability of the proposed dataset's framework using deep learning-based open-source perception algorithms that have shown success. We expect that our dataset will contribute to development of the marine autonomy pipeline and marine (field) robotics. Please note this is a work-in-progress paper about our on-going research that we plan to release in full via future publication.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,水環境における水中障害物に着目し,自律型表面車両 (ASV) の状況認識を高めることを目的とした,自律海洋航法用マルチモーダル認識データセットについて紹介する。 このデータセットは、様々な環境条件下で遭遇する多様な物体で構成されており、物体の検出と分類のために、マルチモーダル、注釈付き、エゴ中心の知覚データセットを提供することにより、海洋ロボット研究のギャップを埋めることを目的としている。 また、ディープラーニングに基づくオープンソースの認識アルゴリズムを用いて、提案したデータセットフレームワークの適用性を示す。 われわれのデータセットは、海洋自律パイプラインと海洋(フィールド)ロボティクスの開発に貢献することを期待している。 この記事は、現在進行中の研究に関する、今後の出版を通じて完全なリリースを予定している、進行中の論文です。

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