論文の概要: ROVER: A Multi-Season Dataset for Visual SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02506v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 15:34:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:42:18.623502
- Title: ROVER: A Multi-Season Dataset for Visual SLAM
- Title（参考訳）: ROVER: Visual SLAMのためのマルチシーソンデータセット
- Authors: Fabian Schmidt, Constantin Blessing, Markus Enzweiler, Abhinav Valada,
- Abstract要約: ROVERは、様々な環境条件下で視覚SLAMアルゴリズムを評価するためのベンチマークデータセットである。
5つの屋外に39の録音があり、季節ごとの収集と様々な照明のシナリオがある。
その結果, 立体慣性およびRGB-D構成は, 照度や適度な植生よりも良好であるのに対し, SLAMシステムの多くは低照度・高植生のシナリオでは不十分であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.711135744156564
- License:
- Abstract: Robust Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a crucial enabler for autonomous navigation in natural, unstructured environments such as parks and gardens. However, these environments present unique challenges for SLAM due to frequent seasonal changes, varying light conditions, and dense vegetation. These factors often degrade the performance of visual SLAM algorithms originally developed for structured urban environments. To address this gap, we present ROVER, a comprehensive benchmark dataset tailored for evaluating visual SLAM algorithms under diverse environmental conditions and spatial configurations. We captured the dataset with a robotic platform equipped with monocular, stereo, and RGB-D cameras, as well as inertial sensors. It covers 39 recordings across five outdoor locations, collected through all seasons and various lighting scenarios, i.e., day, dusk, and night with and without external lighting. With this novel dataset, we evaluate several traditional and deep learning-based SLAM methods and study their performance in diverse challenging conditions. The results demonstrate that while stereo-inertial and RGB-D configurations generally perform better under favorable lighting and moderate vegetation, most SLAM systems perform poorly in low-light and high-vegetation scenarios, particularly during summer and autumn. Our analysis highlights the need for improved adaptability in visual SLAM algorithms for outdoor applications, as current systems struggle with dynamic environmental factors affecting scale, feature extraction, and trajectory consistency. This dataset provides a solid foundation for advancing visual SLAM research in real-world, natural environments, fostering the development of more resilient SLAM systems for long-term outdoor localization and mapping. The dataset and the code of the benchmark are available under https://iis-esslingen.github.io/rover.
- Abstract（参考訳）: ロバスト同時局所マッピング(SLAM)は、公園や庭園のような自然で非構造的な環境において、自律的なナビゲーションを可能にする重要な手段である。
しかし、これらの環境は、季節変化の頻繁さ、光条件の変化、植生の密接さにより、SLAMに固有の課題を呈している。
これらの要因は、もともと都市環境向けに開発された視覚SLAMアルゴリズムの性能を劣化させることが多い。
このギャップに対処するために,多様な環境条件と空間構成下での視覚SLAMアルゴリズムの評価に適した総合ベンチマークデータセットROVERを提案する。
私たちはこのデータセットを、単眼、ステレオ、RGB-Dカメラ、慣性センサーを備えたロボットプラットフォームで捉えました。
5つの屋外にある39の録音をカバーし、すべての季節を通じて収集され、昼、夕暮れ、夜、外光のない様々な照明シナリオをカバーしている。
この新たなデータセットを用いて、従来型および深層学習に基づくSLAM手法を評価し、様々な困難条件下でそれらの性能について検討する。
その結果, 立体慣性およびRGB-D構成は, 概して照度や適度な植生よりもよいが, 多くのSLAMシステムは, 夏と秋の低照度・高植生のシナリオにおいて, 性能が良くないことがわかった。
我々の分析は、現在のシステムは、スケール、特徴抽出、軌道整合性に影響を与える動的環境要因に悩まされているため、屋外アプリケーションにおける視覚的SLAMアルゴリズムの適応性の改善の必要性を強調している。
このデータセットは、現実世界、自然環境における視覚的SLAM研究を進めるための確かな基盤を提供し、長期的な屋外ローカライゼーションとマッピングのためのよりレジリエントなSLAMシステムの開発を促進する。
ベンチマークのデータセットとコードはhttps://iis-esslingen.github.io/roverで公開されている。
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