論文の概要: InCrowd-VI: A Realistic Visual-Inertial Dataset for Evaluating SLAM in Indoor Pedestrian-Rich Spaces for Human Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14358v2
- Date: Tue, 17 Dec 2024 06:40:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:54:34.770425
- Title: InCrowd-VI: A Realistic Visual-Inertial Dataset for Evaluating SLAM in Indoor Pedestrian-Rich Spaces for Human Navigation
- Title（参考訳）: InCrowd-VI:人間ナビゲーションのための屋内歩行者・リッチ空間におけるSLAM評価のための現実的なビジュアル慣性データセット
- Authors: Marziyeh Bamdad, Hans-Peter Hutter, Alireza Darvishy,
- Abstract要約: InCrowd-VIは、屋内の歩行者の多い環境での人間のナビゲーションに特化したビジュアル慣性データセットである。
RGB、ステレオ画像、IMU測定など、合計5kmの軌道長と1.5時間の記録時間を含む58のシーケンスが特徴である。
このデータセットはMeta Ariaプロジェクトマシン認識SLAMサービスに由来する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.184775414778289
- License:
- Abstract: Simultaneous localization and mapping (SLAM) techniques can be used to navigate the visually impaired, but the development of robust SLAM solutions for crowded spaces is limited by the lack of realistic datasets. To address this, we introduce InCrowd-VI, a novel visual-inertial dataset specifically designed for human navigation in indoor pedestrian-rich environments. Recorded using Meta Aria Project glasses, it captures realistic scenarios without environmental control. InCrowd-VI features 58 sequences totaling a 5 km trajectory length and 1.5 hours of recording time, including RGB, stereo images, and IMU measurements. The dataset captures important challenges such as pedestrian occlusions, varying crowd densities, complex layouts, and lighting changes. Ground-truth trajectories, accurate to approximately 2 cm, are provided in the dataset, originating from the Meta Aria project machine perception SLAM service. In addition, a semi-dense 3D point cloud of scenes is provided for each sequence. The evaluation of state-of-the-art visual odometry (VO) and SLAM algorithms on InCrowd-VI revealed severe performance limitations in these realistic scenarios. Under challenging conditions, systems exceeded the required localization accuracy of 0.5 meters and the 1\% drift threshold, with classical methods showing drift up to 5-10\%. While deep learning-based approaches maintained high pose estimation coverage (>90\%), they failed to achieve real-time processing speeds necessary for walking pace navigation. These results demonstrate the need and value of a new dataset to advance SLAM research for visually impaired navigation in complex indoor environments. The dataset and associated tools are publicly available at https://incrowd-vi.cloudlab.zhaw.ch/.
- Abstract（参考訳）: 同時局所化とマッピング(SLAM)技術は視覚障害をナビゲートするために利用できるが、密集空間に対する堅牢なSLAMソリューションの開発は、現実的なデータセットの欠如によって制限される。
InCrowd-VIは、屋内の歩行者に富む環境において、人間のナビゲーション用に特別に設計された新しいビジュアル・慣性データセットである。
Meta Aria Projectのメガネを使って記録され、環境管理なしで現実的なシナリオを捉えている。
InCrowd-VIは、RGB、ステレオ画像、IMU測定を含む5kmの軌道長と1.5時間の録音時間を含む58のシーケンスを特徴としている。
データセットは、歩行者の閉塞、さまざまな群衆密度、複雑なレイアウト、照明変更などの重要な課題をキャプチャする。
このデータセットはMeta Ariaプロジェクトマシン認識SLAMサービスに由来する。
また、シーン毎に半密度の3Dポイント雲を設ける。
InCrowd-VIにおける最先端のビジュアル・オドメトリー(VO)とSLAMアルゴリズムの評価により,これらの現実的なシナリオにおける厳しい性能制限が明らかになった。
挑戦的な条件下では、システムは0.5mの所要の局所化精度と1\%のドリフトしきい値を超え、古典的な手法では最大5-10\%のドリフトを示した。
深層学習に基づくアプローチは、高いポーズ推定カバレッジ(>90\%)を維持したが、歩行ペースナビゲーションに必要なリアルタイム処理速度を達成できなかった。
これらの結果は、複雑な屋内環境における視覚障害ナビゲーションのためのSLAM研究を進めるための新しいデータセットの必要性と価値を示している。
データセットと関連するツールはhttps://incrowd-vi.cloudlab.zhaw.ch/で公開されている。
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