Blackbird 数据集：用于无人机激进飞行感知的大规模数据集
计算机视觉与模式识别
2018-10-08 v1 机器人学
摘要
Blackbird 无人 aerial 飞行器（UAV）数据集是一个大规模、激进的室内飞行数据集，使用定制四旋翼平台采集，用于敏捷感知的评估。受未来高速全自主无人机竞速潜力的启发，Blackbird 数据集包含超过 10 小时的飞行数据，来自 17 条飞行轨迹和 5 种环境下的 168 次飞行，速度最高达 。每次飞行包括来自 120Hz 立体和向下朝向的照片级真实感虚拟相机的传感器数据、100Hz IMU、 电机转速传感器，以及 360Hz 毫米级精度的运动捕捉真值。每次飞行的相机图像使用 FlightGoggles 在多种环境中照片级真实感渲染，以便于高性能感知算法的轻松实验。该数据集可在 http://blackbird-dataset.mit.edu/ 下载。
引用
@article{arxiv.1810.01987,
title = {The Blackbird Dataset: A large-scale dataset for UAV perception in aggressive flight},
author = {Amado Antonini and Winter Guerra and Varun Murali and Thomas Sayre-McCord and Sertac Karaman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.01987},
year = {2018}
}
备注
Accepted to appear at ISER 2018