論文の概要: SiGNgapore - An Interactive Dataset for Sign-based Visual Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09488v1
• Date: Wed, 07 Oct 2026 05:44:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.740525
• Title: SiGNgapore - An Interactive Dataset for Sign-based Visual Navigation
• Title（参考訳）: SiGNgapore - サインベースのビジュアルナビゲーションのためのインタラクティブデータセット
• Abstract要約: 人間のために人間によって設計されたナビゲーション補助具は、自律性を実現するために重要である。 この写本は、シンガポールの様々な公共空間でハンドヘルドデバイスを用いて収集されたユニークなデータセットを紹介している。 データセットには、RGB、スパース深度、オドメトリー、IMU測定が含まれており、ナビゲーションサインとそれらの配置する複雑な環境を中心にしたシナリオである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.186335780996398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The future of autonomous robots in human-oriented environments depends on their ability to navigate in the absence of prebuilt maps; exploiting navigational aids, such as navigational signs, designed by humans for humans is critical for enabling autonomy. This manuscript introduces a unique dataset collected using a handheld device, at various public spaces across Singapore, representing environments that humans frequent daily, and focusing on sign-centric decision making for mapless navigation. The dataset includes RGB, sparse depth, odometry and IMU measurements of scenarios centered around navigational signs and the complex environments where they are placed. Additionally, we provide 56 long-horizon navigation missions and over 450 sign-centric scenarios. All data is provided in a human- readable format, as well as utility scripts for conversion to ROS 2. Lastly, we provide venue maps and GPS aligned scene graphs of the test environments. We discuss the potential use cases for this dataset.
• Abstract（参考訳）: 人間指向環境における自律ロボットの未来は、事前に構築された地図がない状態でのナビゲーション能力に依存している。 この原稿は、ハンドヘルドデバイスを使用して収集されたユニークなデータセットをシンガポールの様々な公共空間で紹介し、人間が毎日頻繁に使う環境を表現し、地図のないナビゲーションのための手話中心の意思決定に焦点を当てている。 データセットには、RGB、スパース深度、オドメトリー、IMU測定が含まれており、ナビゲーションサインとそれらの配置する複雑な環境を中心にしたシナリオである。 さらに、56の長距離航行ミッションと450以上のサイン中心のシナリオを提供しています。 すべてのデータは、人間が読めるフォーマットと、ROS 2.0への変換のためのユーティリティスクリプトで提供される。 最後に,テスト環境の会場マップとGPS対応シーングラフを提供する。 このデータセットの潜在的なユースケースについて論じる。

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