論文の概要: CoPeD-Advancing Multi-Robot Collaborative Perception: A Comprehensive Dataset in Real-World Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14731v1
- Date: Thu, 23 May 2024 15:59:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 14:06:33.635943
- Title: CoPeD-Advancing Multi-Robot Collaborative Perception: A Comprehensive Dataset in Real-World Environments
- Title（参考訳）: CoPeD-Advancing Multi-Robot Collaborative Perception: A Comprehensive Dataset in Real-World Environments
- Authors: Yang Zhou, Long Quang, Carlos Nieto-Granda, Giuseppe Loianno,
- Abstract要約: 本稿では,先駆的で包括的な実世界のマルチロボット協調認識データセットを提案する。
生のセンサー入力、ポーズ推定、オプションのハイレベル認識アノテーションが特徴である。
この研究は、マルチロボット設定におけるマルチモーダル協調認識を通して、ハイレベルなシーン理解の潜在的研究を解き放つだろうと考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.177157078744571
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the past decade, although single-robot perception has made significant advancements, the exploration of multi-robot collaborative perception remains largely unexplored. This involves fusing compressed, intermittent, limited, heterogeneous, and asynchronous environmental information across multiple robots to enhance overall perception, despite challenges like sensor noise, occlusions, and sensor failures. One major hurdle has been the lack of real-world datasets. This paper presents a pioneering and comprehensive real-world multi-robot collaborative perception dataset to boost research in this area. Our dataset leverages the untapped potential of air-ground robot collaboration featuring distinct spatial viewpoints, complementary robot mobilities, coverage ranges, and sensor modalities. It features raw sensor inputs, pose estimation, and optional high-level perception annotation, thus accommodating diverse research interests. Compared to existing datasets predominantly designed for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), our setup ensures a diverse range and adequate overlap of sensor views to facilitate the study of multi-robot collaborative perception algorithms. We demonstrate the value of this dataset qualitatively through multiple collaborative perception tasks. We believe this work will unlock the potential research of high-level scene understanding through multi-modal collaborative perception in multi-robot settings.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、単一ロボットの知覚は大きな進歩を遂げてきたが、複数ロボットの協調的な知覚の探索はほとんど未発見のままである。
これは、複数のロボットにまたがって圧縮された、断続的で、制限された、異質で、非同期な環境情報を融合させることで、センサーノイズ、閉塞、センサーの故障といった問題にもかかわらず、全体的な知覚を高めます。
ひとつ大きなハードルは、現実世界のデータセットがないことだ。
本稿では,この領域の研究を促進するために,先駆的で包括的な実世界のマルチロボット協調認識データセットを提案する。
我々のデータセットは、異なる空間的視点、相補的なロボットの運動量、カバー範囲、センサーのモーダル性を特徴とする空地ロボット協調の未解決の可能性を生かしている。
生のセンサー入力、ポーズ推定、オプションのハイレベルな認識アノテーションが特徴で、様々な研究の関心を集めている。
同時局在マッピング(SLAM)のために設計された既存のデータセットと比較して,センサビューの多様な範囲と適切な重複を保証し,マルチロボット協調認識アルゴリズムの研究を容易にする。
我々は,複数の協調認識タスクを通じて,このデータセットの価値を定性的に示す。
この研究は、マルチロボット設定におけるマルチモーダル協調認識を通して、ハイレベルなシーン理解の潜在的研究を解き放つだろうと考えている。
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