OORD：牛津越野雷达数据集
机器人学
2024-05-28 v2
摘要
学术界对毫米波扫描雷达用于自主车辆定位和场景理解的兴趣日益增长，商业开发也在增加。尽管已经发布了几个支持该研究领域的数据集，但它们主要关注城市或半城市环境。然而，崎岖的越野部署是重要的应用领域，也为该传感器技术带来了独特的挑战和机遇。因此，牛津越野雷达数据集（OORD）提供了在极端天气下苏格兰高地崎岖地区收集的数据。我们提供给社区的雷达数据附有GPS/INS参考，以进一步刺激雷达位置识别的研究。我们总共发布了超过90GiB的雷达扫描数据以及GPS和IMU读数，通过驾驶四条不同的路线，共11次出行，总计约154公里的崎岖驾驶。这是文献中越来越多探索的领域，因此我们展示并发布了最近开源雷达位置识别系统及其在我们数据集上的性能示例。这包括一个学习型神经网络，我们也发布了其权重。数据和工具可在https://oxford-robotics-institute.github.io/oord-dataset免费获取。
引用
@article{arxiv.2403.02845,
title = {OORD: The Oxford Offroad Radar Dataset},
author = {Matthew Gadd and Daniele De Martini and Oliver Bartlett and Paul Murcutt and Matt Towlson and Matthew Widojo and Valentina Muşat and Luke Robinson and Efimia Panagiotaki and Georgi Pramatarov and Marc Alexander Kühn and Letizia Marchegiani and Paul Newman and Lars Kunze},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.02845},
year = {2024}
}