論文の概要: From Gaming to Research: GTA V for Synthetic Data Generation for Robotics and Navigations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12303v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 20:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:16.712499
• Title: From Gaming to Research: GTA V for Synthetic Data Generation for Robotics and Navigations
• Title（参考訳）: ゲームから研究へ:GTA V for Synthetic Data Generation for Robotics and Navigations
• Authors: Matteo Scucchia, Matteo Ferrara, Davide Maltoni,
• Abstract要約: ビデオゲームGrand Theft Auto V(GTA V)の仮想環境を利用した合成データセットを提案する。 我々は,GTA Vから得られた合成データが実世界のデータと質的に比較できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7383830691749163
• License:
• Abstract: In computer vision, the development of robust algorithms capable of generalizing effectively in real-world scenarios more and more often requires large-scale datasets collected under diverse environmental conditions. However, acquiring such datasets is time-consuming, costly, and sometimes unfeasible. To address these limitations, the use of synthetic data has gained attention as a viable alternative, allowing researchers to generate vast amounts of data while simulating various environmental contexts in a controlled setting. In this study, we investigate the use of synthetic data in robotics and navigation, specifically focusing on Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and Visual Place Recognition (VPR). In particular, we introduce a synthetic dataset created using the virtual environment of the video game Grand Theft Auto V (GTA V), along with an algorithm designed to generate a VPR dataset, without human supervision. Through a series of experiments centered on SLAM and VPR, we demonstrate that synthetic data derived from GTA V are qualitatively comparable to real-world data. Furthermore, these synthetic data can complement or even substitute real-world data in these applications. This study sets the stage for the creation of large-scale synthetic datasets, offering a cost-effective and scalable solution for future research and development.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおいて、現実のシナリオにおいて効果的に一般化できる堅牢なアルゴリズムの開発には、様々な環境条件下で収集される大規模なデータセットが必要である。 しかし、そのようなデータセットの取得には時間がかかり、コストがかかり、時には不可能である。 これらの制限に対処するため、合成データの使用が有効な代替手段として注目され、研究者は様々な環境条件を制御された環境でシミュレートしながら大量のデータを生成することができるようになった。 本研究では,ロボットとナビゲーションにおける合成データの利用について検討し,特にSLAMとVPRに着目した。 特に,ビデオゲームGrand Theft Auto V(GTA V)の仮想環境を用いて生成した合成データセットと,人間の監督なしにVPRデータセットを生成するアルゴリズムを紹介する。 SLAM と VPR を中心とした一連の実験を通じて,GTA V から得られた合成データが実世界のデータと質的に比較できることを示した。 さらに、これらの合成データは、これらのアプリケーションで現実世界のデータを補完したり、置き換えたりできる。 この研究は、大規模合成データセットの作成のステージを設定し、将来の研究開発に費用効率が高くスケーラブルなソリューションを提供する。

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