UrbanLoco:面向城市场景建图与定位的全传感器套件数据集
机器人学
2020-04-06 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
建图与定位是自动驾驶的关键模块,该领域已取得显著成就。除全球导航卫星系统(GNSS)外,点云配准、视觉特征匹配和惯性导航方面的研究极大提升了不同场景下建图与定位的精度与鲁棒性。然而,高度城市化的场景仍具挑战:LIDAR 与相机方法在众多动态物体下表现不佳;基于 GNSS 的方案遭遇信号丢失与多径问题;惯性测量单元(IMU)存在漂移。遗憾的是,当前公开数据集要么未充分应对该城市挑战,要么未提供足够与建图定位相关的传感器信息。在此我们提出 UrbanLoco:一个在高度城市化环境中采集、配备全传感器套件的建图/定位数据集。该数据集包含在旧金山和香港采集的 13 条轨迹,总长超过 40 公里。我们的数据集涵盖多种城市地形:城市峡谷、桥梁、隧道、急转弯等。更重要的是,数据集包含来自 LIDAR、相机、IMU 和 GNSS 接收机的信息。现该数据集已通过脚注中链接公开。数据集链接:https://advdataset2019.wixsite.com/urbanloco。
引用
@article{arxiv.1912.09513,
title = {UrbanLoco: A Full Sensor Suite Dataset for Mapping and Localization in Urban Scenes},
author = {Weisong Wen and Yiyang Zhou and Guohao Zhang and Saman Fahandezh-Saadi and Xiwei Bai and Wei Zhan and Masayoshi Tomizuka and Li-Ta Hsu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.09513},
year = {2020}
}
备注
7 pages, ICRA2020