HeRCULES：面向多时段雷达SLAM的复杂城市环境异构雷达数据集

近年来，雷达因其在恶劣天气条件下的鲁棒性而广泛应用于机器人领域。两种常用的雷达类型是旋转式雷达和相控阵雷达，它们各自提供不同的传感器特性。现有数据集通常只包含单一类型的雷达，导致开发的算法仅限于该特定类型。在这项工作中，我们强调，组合不同类型的雷达可以提供互补优势，这可以通过异构雷达数据集加以利用。此外，这个新数据集促进了多时段和多机器人场景的研究，在这些场景中，机器人配备了不同类型的雷达。在此背景下，我们引入了HeRCULES数据集，这是一个包含异构雷达、FMCW激光雷达、IMU、GPS和摄像头的综合性多模态数据集。这是首个将4D雷达和旋转式雷达与FMCW激光雷达相结合的数据集，提供了无与伦比的定位、建图和地点识别能力。该数据集涵盖了多样的天气和光照条件以及一系列城市交通场景，能够对各种环境进行全面分析。具有多次回访的序列路径以及每个传感器的真值位姿增强了其在地点识别研究中的适用性。我们期望HeRCULES数据集能够促进里程计、建图、地点识别和传感器融合方面的研究。数据集和开发工具可在https://sites.google.com/view/herculesdataset获取。