論文の概要: LuSNAR:A Lunar Segmentation, Navigation and Reconstruction Dataset based on Muti-sensor for Autonomous Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06512v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 02:47:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 19:25:27.828764
- Title: LuSNAR:A Lunar Segmentation, Navigation and Reconstruction Dataset based on Muti-sensor for Autonomous Exploration
- Title（参考訳）: LuSNAR:Muti-Sensorを用いた自律探査用月面セグメンテーション・ナビゲーション・リコンストラクションデータセット
- Authors: Jiayi Liu, Qianyu Zhang, Xue Wan, Shengyang Zhang, Yaolin Tian, Haodong Han, Yutao Zhao, Baichuan Liu, Zeyuan Zhao, Xubo Luo,
- Abstract要約: 環境認識とナビゲーションアルゴリズムが月探査の基盤となっている。
既存の月のデータセットのほとんどは、単一のタスクをターゲットにしています。
本稿では,マルチタスク,マルチシーン,マルチラベルのベンチマークデータセットLuSNARを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3011380360879237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the complexity of lunar exploration missions, the moon needs to have a higher level of autonomy. Environmental perception and navigation algorithms are the foundation for lunar rovers to achieve autonomous exploration. The development and verification of algorithms require highly reliable data support. Most of the existing lunar datasets are targeted at a single task, lacking diverse scenes and high-precision ground truth labels. To address this issue, we propose a multi-task, multi-scene, and multi-label lunar benchmark dataset LuSNAR. This dataset can be used for comprehensive evaluation of autonomous perception and navigation systems, including high-resolution stereo image pairs, panoramic semantic labels, dense depth maps, LiDAR point clouds, and the position of rover. In order to provide richer scene data, we built 9 lunar simulation scenes based on Unreal Engine. Each scene is divided according to topographic relief and the density of objects. To verify the usability of the dataset, we evaluated and analyzed the algorithms of semantic segmentation, 3D reconstruction, and autonomous navigation. The experiment results prove that the dataset proposed in this paper can be used for ground verification of tasks such as autonomous environment perception and navigation, and provides a lunar benchmark dataset for testing the accessibility of algorithm metrics. We make LuSNAR publicly available at: https://github.com/autumn999999/LuSNAR-dataset.
- Abstract（参考訳）: 月探査ミッションの複雑さにより、月はより高いレベルの自律性を持つ必要がある。
環境認識とナビゲーションアルゴリズムは、月探査船が自律的な探査を行うための基盤となっている。
アルゴリズムの開発と検証には信頼性の高いデータサポートが必要である。
既存の月のデータセットのほとんどは単一のタスクをターゲットにしており、多様なシーンと高精度の地上真実ラベルが欠如している。
この問題に対処するため,マルチタスク,マルチシーン,マルチラベルのベンチマークデータセットLuSNARを提案する。
このデータセットは、高解像度ステレオ画像ペア、パノラマセマンティックラベル、密度深度マップ、LiDAR点雲、ローバーの位置など、自律認識とナビゲーションシステムの総合的な評価に使用することができる。
よりリッチなシーンデータを提供するため,Unreal Engineをベースとした9つの月面シミュレーションシーンを構築した。
各シーンは、地形レリーフと物体の密度に応じて分割される。
データセットのユーザビリティを検証するために,セマンティックセグメンテーション,3次元再構成,自律ナビゲーションのアルゴリズムを評価し,分析した。
実験の結果,本論文で提案するデータセットは,自律環境認識やナビゲーションなどのタスクの地上検証に利用でき,アルゴリズムメトリクスのアクセシビリティをテストするためのベンチマークデータセットを提供する。
LuSNAR を https://github.com/autumn999999/LuSNAR-dataset で公開しています。
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