GRIFFIN 感知数据集：弥合扑翼飞行与机器人感知之间的鸿沟
机器人学
2021-02-19 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
用于生物启发扑翼机器人的自动感知系统与技术的发展，因这些平台的高技术复杂性以及机载传感器与电子设备的安装而受到严重阻碍。此外，扑翼机器人感知在飞行中遭受高水平振动与突变运动，导致运动模糊与光照条件的剧烈变化。本文提出了一个面向鸟级扑翼机器人的感知数据集，作为缓解上述问题的工具。所呈现的数据包括来自 aerial robotics 中广泛使用且适用于应对扑翼机器人感知挑战的机载传感器的测量，如事件相机、常规相机和两个惯性测量单元（IMU），以及来自激光跟踪仪或运动捕捉系统的真值测量。在三种不同场景（一个室内、两个室外）中收集了共 21 个不同类型飞行的数据集。据作者所知，这是首个扑翼机器人感知数据集。
引用
@article{arxiv.2101.10371,
title = {The GRIFFIN Perception Dataset: Bridging the Gap Between Flapping-Wing Flight and Robotic Perception},
author = {J. P. Rodríguez-Gómez and R. Tapia and J. L. Paneque and P. Grau and A. Gómez Eguíluz and J. R. Martínez-de Dios and A. Ollero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.10371},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 22 figures, Video: "this https URL https://www.youtube.com/watch?v=ymCRnlWxX24&t=35s"