数据集与基准：用于自动驾驶汽车感知的新型传感器
机器人学
2024-01-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
自动驾驶汽车 (AV) 系统中使用的传统相机支持许多感知任务，但在低光照或高动态范围场景、恶劣天气和快速运动条件下面临挑战。事件相机和热感相机等新型传感器提供了解决这些场景的潜力，但它们尚未被充分利用。本文介绍了用于自动驾驶汽车感知的新型传感器 (NSAVP) 数据集，以促进该主题的未来研究。该数据集由一个平台采集，该平台包括立体事件相机、热感相机、单色相机和 RGB 相机，以及提供地面真值位姿的高精度导航系统。数据通过反复行驶两条约 8 公里的路线收集，包含不同的光照条件和相反的视角。我们提供了地点识别任务的基准实验，以展示新型传感器在增强关键 AV 感知任务方面的挑战与机遇。据我们所知，NSAVP 数据集是首个同时包含立体热感相机与立体事件相机和单色相机的数据集。该数据集及配套软件套件可在以下网址获取：https://umautobots.github.io/nsavp
引用
@article{arxiv.2401.13853,
title = {Dataset and Benchmark: Novel Sensors for Autonomous Vehicle Perception},
author = {Spencer Carmichael and Austin Buchan and Mani Ramanagopal and Radhika Ravi and Ram Vasudevan and Katherine A. Skinner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.13853},
year = {2024}
}
备注
Under review