論文の概要: SmartPNT-MSF: A Multi-Sensor Fusion Dataset for Positioning and Navigation Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19079v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 05:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.672422
• Title: SmartPNT-MSF: A Multi-Sensor Fusion Dataset for Positioning and Navigation Research
• Title（参考訳）: SmartPNT-MSF:位置決めとナビゲーション研究のためのマルチセンサフュージョンデータセット
• Authors: Feng Zhu, Zihang Zhang, Kangcheng Teng, Abduhelil Yakup, Xiaohong Zhang,
• Abstract要約: このデータセットは、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)、慣性計測ユニット(IMU)、光学カメラ、LiDARなど、複数のセンサーからのデータを統合する。 データ収集と処理のための標準化されたフレームワークは、一貫性とスケーラビリティを確保し、大規模な分析を可能にする。 都市部、キャンパス、トンネル、郊外環境など、様々な現実のシナリオをカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.758433879018026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-precision navigation and positioning systems are critical for applications in autonomous vehicles and mobile mapping, where robust and continuous localization is essential. To test and enhance the performance of algorithms, some research institutions and companies have successively constructed and publicly released datasets. However, existing datasets still suffer from limitations in sensor diversity and environmental coverage. To address these shortcomings and advance development in related fields, the SmartPNT Multisource Integrated Navigation, Positioning, and Attitude Dataset has been developed. This dataset integrates data from multiple sensors, including Global Navigation Satellite Systems (GNSS), Inertial Measurement Units (IMU), optical cameras, and LiDAR, to provide a rich and versatile resource for research in multi-sensor fusion and high-precision navigation. The dataset construction process is thoroughly documented, encompassing sensor configurations, coordinate system definitions, and calibration procedures for both cameras and LiDAR. A standardized framework for data collection and processing ensures consistency and scalability, enabling large-scale analysis. Validation using state-of-the-art Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithms, such as VINS-Mono and LIO-SAM, demonstrates the dataset's applicability for advanced navigation research. Covering a wide range of real-world scenarios, including urban areas, campuses, tunnels, and suburban environments, the dataset offers a valuable tool for advancing navigation technologies and addressing challenges in complex environments. By providing a publicly accessible, high-quality dataset, this work aims to bridge gaps in sensor diversity, data accessibility, and environmental representation, fostering further innovation in the field.
• Abstract（参考訳）: 高精度ナビゲーションと位置決めシステムは、ロバストかつ連続的なローカライゼーションが不可欠である自動運転車や移動体マッピングの応用に不可欠である。 アルゴリズムの性能をテストし、強化するために、いくつかの研究機関や企業は連続してデータセットを構築し、公開している。 しかし、既存のデータセットは、センサーの多様性と環境カバレッジの制限に悩まされている。 これらの欠点に対処するため,SmartPNT Multisource Integrated Navigation, Positioning, Attitude Datasetを開発した。 このデータセットは、GNSS(Global Navigation Satellite Systems)、IMU(Inertial Measurement Units)、光学カメラ、LiDARなどの複数のセンサーからのデータを統合し、マルチセンサー融合と高精度ナビゲーションの研究のためのリッチで汎用的なリソースを提供する。 データセットの構築プロセスは、センサーの構成、座標系の定義、カメラとLiDARの両方のキャリブレーション手順を含む、徹底的に文書化されている。 データ収集と処理のための標準化されたフレームワークは、一貫性とスケーラビリティを確保し、大規模な分析を可能にする。 VINS-MonoやIO-SAMといったSLAMアルゴリズムを用いた検証は、高度なナビゲーション研究にデータセットの適用性を実証している。 都市部、キャンパス、トンネル、郊外環境など、さまざまな現実のシナリオをカバーするこのデータセットは、ナビゲーション技術を進化させ、複雑な環境における課題に対処するための貴重なツールを提供する。 この研究は、広くアクセス可能な高品質なデータセットを提供することによって、センサの多様性、データアクセシビリティ、環境表現のギャップを埋めることを目的としており、この分野におけるさらなるイノベーションを促進する。

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