Rosario数据集v2：面向农业机器人的数据集
机器人学
2025-09-01 v1 计算机视觉与模式识别
系统与控制
系统与控制
摘要
我们提出了一个多模态数据集，收集于大豆作物田间，包含超过两小时的传感器数据，包括立体红外相机、彩色相机、加速度计、陀螺仪、磁力计、GNSS（单点定位、实时动态定位和后处理动态定位）以及轮子里程计。该数据集捕获了农业机器人环境中固有的关键挑战，包括自然光照变化、运动模糊、粗糙地形以及长时间感知别名序列。通过解决这些复杂问题，该数据集旨在支持开发和基准测试先进算法，用于农业机器人的定位、地图构建、感知和导航。平台和数据收集系统旨在满足评估多模态SLAM系统的关键要求，包括传感器硬件同步、6自由度真实轨迹和长轨迹上的闭环。我们在数据集上运行了多模态最先进的SLAM方法，展示了其在农业环境中应用的现有局限性。该数据集及其工具已发布于https://cifasis.github.io/rosariov2/。
引用
@article{arxiv.2508.21635,
title = {The Rosario Dataset v2: Multimodal Dataset for Agricultural Robotics},
author = {Nicolas Soncini and Javier Cremona and Erica Vidal and Maximiliano García and Gastón Castro and Taihú Pire},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.21635},
year = {2025}
}
备注
First published on The International Journal of Robotics Research: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/02783649251368909