一种用于快速原型化含多行人照片级真实感环境的框架
机器人学
2023-04-17 v1
摘要
涉及人的机器人应用通常要求先进的感知系统以更好地理解复杂的真实世界场景。为应对这一挑战，照片级真实感与物理仿真器正日益流行，作为生成精确数据标注和设计用于评估泛化能力（例如光照变化、相机运动或不同天气条件）场景的手段。我们开发了一个基于 Unreal Engine 和 AirSim 构建的照片级真实感框架，用于轻松生成含行人与移动机器人的场景。该框架能够为每个人生成随机及定制化轨迹，并提供多达 50 个即用型人物模型以及用于检索其元数据的 API。我们以多目标跟踪这一真实行人场景中的热门问题为例，展示了所提框架的实用性。文中给出并评估了所得感知数据中显著的特征可变性。
引用
@article{arxiv.2304.07059,
title = {A Framework for Fast Prototyping of Photo-realistic Environments with Multiple Pedestrians},
author = {Sara Casao and Andrés Otero and Álvaro Serra-Gómez and Ana C. Murillo and Javier Alonso-Mora and Eduardo Montijano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07059},
year = {2023}
}