論文の概要: An Earth Rover dataset recorded at the ICRA@40 party

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05735v3
• Date: Sun, 13 Oct 2024 07:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 23:24:33.833077
• Title: An Earth Rover dataset recorded at the ICRA@40 party
• Title（参考訳）: ICRA@40パーティで記録されたアースローバーのデータセット
• Authors: Qi Zhang, Zhihao Lin, Arnoud Visser,
• Abstract要約: ICRAは2024年9月にロッテルダムで40周年を迎えた。 1ヶ月後、IROSカンファレンスが開催され、アースローバーチャレンジが予定されている。 提案では、ロッテルダムのアースローバーチャレンジで使用されたロボットでデータセットを記録する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.347737022871474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The ICRA conference is celebrating its $40^{th}$ anniversary in Rotterdam in September 2024, with as highlight the Happy Birthday ICRA Party at the iconic Holland America Line Cruise Terminal. One month later the IROS conference will take place, which will include the Earth Rover Challenge. In this challenge open-world autonomous navigation models are studied truly open-world settings. As part of the Earth Rover Challenge several real-world navigation sets in several cities world-wide, like Auckland, Australia and Wuhan, China. The only dataset recorded in the Netherlands is the small village Oudewater. The proposal is to record a dataset with the robot used in the Earth Rover Challenge in Rotterdam, in front of the Holland America Line Cruise Terminal, before the festivities of the Happy Birthday ICRA Party start. See: https://github.com/SlamMate/vSLAM-on-FrodoBots-2K
• Abstract（参考訳）: ICRAは2024年9月にロッテルダムで40周年を迎えた。 1ヶ月後、IROSカンファレンスが開催され、アースローバーチャレンジが予定されている。 この課題では、オープンワールドの自律ナビゲーションモデルが真にオープンワールドの設定について研究されている。 アースローバーチャレンジの一環として、オークランド、オーストラリア、中国武漢など、いくつかの都市で現実のナビゲーションセットが世界中に展開されている。 オランダで記録されている唯一のデータセットは、小さな村のオーデウォーターである。 提案では、ハッピーバースデーICRAパーティーが始まる前に、ホランド・アメリカライン・クルーズターミナルの前にあるロッテルダムのアースローバー・チャレンジで使用されたロボットのデータセットを記録する。 https://github.com/SlamMate/vSLAM-on-FrodoBots-2K

関連論文リスト

• The SkatingVerse Workshop & Challenge: Methods and Results [137.81522563074287]
  SkatingVerse Workshop & Challengeは、人間の行動理解のための新規で正確な方法の研究を促進することを目的としている。 SkatingVerse Challengeで使用されるデータセットが公開された。 世界中から参加する約10チームがSkatingVerse Challengeに出場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T14:12:07Z)
• DINO-SD: Champion Solution for ICRA 2024 RoboDepth Challenge [54.71866583204417]
  本稿では,新しいサラウンドビュー深度推定モデルであるDINO-SDを紹介する。 我々のDINO-SDは追加のデータを必要とせず、強い堅牢性を持っている。 DINO-SDは、ICRA 2024 RoboDepth Challengeのトラック4で最高のパフォーマンスを得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T12:21:31Z)
• Cocktail: A Comprehensive Information Retrieval Benchmark with LLM-Generated Documents Integration [60.535793237063885]
  LLM(Large Language Models)の普及は、インターネット上のAIGC(AIGC)の流入につながっている。 AIGCの急増が情報検索システムに与える影響は、まだ明らかな疑問である。 我々は、この混合ソースデータランドスケープでIRモデルを評価するのに適したベンチマークであるCocktailを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T12:30:20Z)
• EarthLoc: Astronaut Photography Localization by Indexing Earth from Space [22.398824732314015]
  宇宙飛行士の写真は、科学研究と災害対応の両方に非常に価値のある、ユニークな地球観測データセットを提示する。 現在の手動のローカライゼーションの取り組みは時間がかかり、自動化されたソリューションの必要性を動機付けている。 本稿では,この課題を効果的に解決するために,画像検索を活用した新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T14:30:51Z)
• ROSS: Radar Off-road Semantic Segmentation [15.513737662346925]
  本研究では,オフロードシナリオを対象としたRADARデータにおけるセマンティックセグメンテーションの複雑さに直面する。 LIDARデータと既存の注釈付きオフロードLIDARデータセットを用いてRADARラベルを生成するパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T14:50:34Z)
• RSRD: A Road Surface Reconstruction Dataset and Benchmark for Safe and Comfortable Autonomous Driving [67.09546127265034]
  道路表面の再構築は、車両の走行計画と制御システムの解析と予測を促進するのに役立つ。 我々は,様々な運転条件下で,特定のプラットフォームで収集した実世界,高解像度,高精度のデータセットであるRoad Surface Reconstructionデータセットを紹介した。 約16,000対のステレオ画像、原点雲、地中深度・不均等地図を含む一般的な道路形態を網羅している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T17:59:32Z)
• M2DGR: A Multi-sensor and Multi-scenario SLAM Dataset for Ground Robots [22.767094281397746]
  M2DGR(M2DGR)は、センサースーツを備えた地上ロボットによって収集された、新しい大規模データセットである。 データセットは、屋内環境と屋外環境の両方を含む様々なシナリオでキャプチャされた36のシーケンスから構成される。 研究コミュニティの利益のために、データセットとツールを公開します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T12:37:09Z)
• VisDrone-CC2020: The Vision Meets Drone Crowd Counting Challenge Results [186.53282837739548]
  私たちは大規模なデータセットを収集し、Vision Meets Drone Crowd Counting Challenge (VisDrone-CC 2020)を組織します。 収集されたデータセットは、トレーニング用の2460ドルの画像と、テスト用の900ドルの画像を含む3360ドルの画像で構成されている。 評価結果を詳細に分析し,課題を結論付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T11:48:29Z)
• RADIATE: A Radar Dataset for Automotive Perception in Bad Weather [13.084162751635239]
  RADIATEには3時間のアノテートされたレーダー画像があり、合計で200万以上の俳優がいる。 様々な天候条件下で8種類の俳優をカバーしている。 RADIATEにはステレオ画像、32チャンネルのLiDAR、GPSデータもあり、他のアプリケーションに向けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T19:33:27Z)
• openDD: A Large-Scale Roundabout Drone Dataset [29.03989826476959]
  84,774個の軌跡を正確に追跡し、7つのラウンドアバウンドのHDマップデータを含むオープンDDデータセットを紹介した。 OpenDDデータセットは、501回の飛行でドローンが撮影した画像を使用して注釈付けされ、62時間以上の軌道データで合計される。 今日現在、openDDはドローンの観点から記録された、公開可能なトラジェクトリデータセットとしては最大であり、同等のデータセットは最大で17時間である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T17:01:44Z)
• IROS 2019 Lifelong Robotic Vision Challenge -- Lifelong Object Recognition Report [69.37276509171721]
  本報告では、IROS 2019-Lifelong Robotic Vision Competition (Lifelong Object Recognition Challenge)を要約し、上位8ドルのファイナリストのメソッドと結果を紹介する。 コンペティションデータセット (L)ifel(O)ng(R)obotic V(IS)ion (OpenLORIS) - Object Recognition (OpenLORIS-object) は、ロボットビジョン領域における生涯・連続学習の研究と応用を駆動するために設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:33:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。