論文の概要: RoboSense: Large-scale Dataset and Benchmark for Multi-sensor Low-speed Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15503v3
• Date: Wed, 25 Sep 2024 11:29:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 04:41:58.269815
• Title: RoboSense: Large-scale Dataset and Benchmark for Multi-sensor Low-speed Autonomous Driving
• Title（参考訳）: RoboSense:マルチセンサ低速自動運転のための大規模データセットとベンチマーク
• Authors: Haisheng Su, Feixiang Song, Cong Ma, Wei Wu, Junchi Yan,
• Abstract要約: 本稿では,3種類のセンサ(Camera, LiDAR, Fisheye)をベースとしたマルチモーダルデータ収集プラットフォームを構築する。 RoboSenseという名前の大規模なマルチセンサーデータセットが構築されており、ニアフィールドシーンの理解を容易にする。 RoboSenseは、1133K以上の同期データと1.4Mの3DバウンディングボックスとIDをフル360円のビューに格納し、7.6Kの時間シーケンスに216Kのトラジェクトリを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.5830455357187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust object detection and tracking under arbitrary sight of view is challenging yet essential for the development of Autonomous Vehicle technology. With the growing demand of unmanned function vehicles, near-field scene understanding becomes an important research topic in the areas of low-speed autonomous driving. Due to the complexity of driving conditions and diversity of near obstacles such as blind spots and high occlusion, the perception capability of near-field environment is still inferior than its farther counterpart. To further enhance the intelligent ability of unmanned vehicles, in this paper, we construct a multimodal data collection platform based on 3 main types of sensors (Camera, LiDAR and Fisheye), which supports flexible sensor configurations to enable dynamic sight of view for ego vehicle, either global view or local view. Meanwhile, a large-scale multi-sensor dataset is built, named RoboSense, to facilitate near-field scene understanding. RoboSense contains more than 133K synchronized data with 1.4M 3D bounding box and IDs annotated in the full $360^{\circ}$ view, forming 216K trajectories across 7.6K temporal sequences. It has $270\times$ and $18\times$ as many annotations of near-field obstacles within 5$m$ as the previous single-vehicle datasets such as KITTI and nuScenes. Moreover, we define a novel matching criterion for near-field 3D perception and prediction metrics. Based on RoboSense, we formulate 6 popular tasks to facilitate the future development of related research, where the detailed data analysis as well as benchmarks are also provided accordingly. Code and dataset will be available at https://github.com/suhaisheng/RoboSense.
• Abstract（参考訳）: 任意の視界下でのロバスト物体の検出と追跡は、自律走行車技術の発展に不可欠である。 無人機能車両の需要が高まる中、低速自動運転の分野では、近接場理解が重要な研究課題となっている。 運転条件の複雑さやブラインドスポットやハイオクルージョンなどの近接障害物の多様性のため、近接場環境の知覚能力は、その遠方に比べて依然として劣っている。 本稿では,無人車両の知的能力を高めるために,フレキシブルなセンサ構成をサポートする3種類のセンサ(Camera, LiDAR, Fisheye)をベースとしたマルチモーダルデータ収集プラットフォームを構築した。 一方、近場のシーン理解を容易にするために、RoboSenseという大規模なマルチセンサーデータセットが構築されている。 RoboSenseは、1.4Mの3Dバウンディングボックスを持つ133K以上の同期データと、完全な360^{\circ}$ビューに注釈付きIDを含み、7.6Kの時間シーケンスに216Kの軌道を形成する。 KITTIやnuScenesのような以前の単一車種データセットと同様に、5$m$以内のニアフィールド障害のアノテーションが270\times$と18\times$を持っている。 さらに,近距離場における3次元知覚と予測指標のマッチング基準を新たに定義する。 また,RoboSenseをベースとして,関連する研究の今後の発展を促進するために6つの一般的なタスクを定式化し,詳細なデータ分析やベンチマークも提供する。 コードとデータセットはhttps://github.com/suhaisheng/RoboSense.comで入手できる。

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