颗粒态环境下行星探索机器人的 TAIL-Plus 数据集
机器人学
2024-04-23 v1
摘要
迄今为止，行星表面探索依赖各种移动机器人平台。这些移动机器人在复杂地形中的自主导航与决策，主要依赖其对地形感知、定位和制图能力。在本文中我们发布 TAIL-Plus 数据集，这是一个用于行星探索机器人的颗粒状可塑性环境数据集，是我们前一工作 TAIL (Terrain-Aware multI-modaL) 数据集的扩展。我们在被视为行星表面类环境的海滩上进行了野外实验，以多样化的沙质地形为目标。TAIL-Plus 数据集中，我们提供多个具有多个循环的序列，并将场景从昼间扩展到夜间。凭借具有模块化设计的传感器套件，我们使用 wheeled 和 quadruped 机器人进行数据收集。传感器包括 3D LiDAR、三个向下 RGB-D 摄像头、一对全局快门彩色摄像头（可用作前视立体相机）、RTK-GPS 设备和额外的 IMU。我们的数据旨在帮助研究人员开发用于非结构化、可塑性颗粒态地形的机器人多传感器同时定位与制图 (SLAM) 算法。我们的数据集和补充材料将在 \url{https://tailrobot.github.io/} 提供。
引用
@article{arxiv.2404.13600,
title = {Are We Ready for Planetary Exploration Robots? The TAIL-Plus Dataset for SLAM in Granular Environments},
author = {Zirui Wang and Chen Yao and Yangtao Ge and Guowei Shi and Ningbo Yang and Zheng Zhu and Kewei Dong and Hexiang Wei and Zhenzhong Jia and Jing Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13600},
year = {2024}
}
备注
Accepted to the IEEE ICRA Workshop on Field Robotics 2024