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Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset|自动驾驶数据集|机器人导航数据集
收藏arXiv2024-12-06 更新2024-12-07 收录
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https://github.com/zoeylove/Multi-cam-Multi-map-VILO/tree/main
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链接失效反馈资源简介：
Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset是由浙江大学工业控制技术国家重点实验室创建的，旨在验证多摄像头多地图视觉惯性定位系统的高精度和实时性。该数据集包含了一个长达9个月的校园环境数据收集，覆盖面积达265,000平方米，轨迹总长度超过55公里。数据集的创建过程包括多传感器硬件设置和多摄像头同步图像流采集，以应对长期环境变化和视角变化。该数据集主要用于评估和优化视觉惯性定位系统，特别是在自动驾驶和机器人导航领域，以解决实时定位和无漂移反馈的问题。
提供机构：
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
创建时间：
2024-12-06
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset的构建方式体现了对多摄像头和多地图视觉惯性定位系统的深入研究。该数据集通过设计一个多传感器硬件平台，包括多个摄像头和惯性测量单元（IMU），以及外部传感器如激光雷达和GPS，实现了对校园环境长期变化的全面捕捉。数据收集过程中，采用了硬件同步技术，确保了传感器数据的时间一致性。此外，数据集还包含了多次在同一地点采集的数据，以构建多会话数据集，从而验证定位系统的鲁棒性。
特点
Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset的特点在于其多摄像头和多地图的配置，这使得数据集能够支持复杂环境下的视觉惯性定位研究。数据集包含了长时间跨度的校园环境变化，包括季节变化、光照变化和结构变化，这些都为验证定位系统的长期稳定性和鲁棒性提供了丰富的场景。此外，数据集还包含了同步的多摄像头图像流，这有助于提高定位系统的鲁棒性和准确性。
使用方法
Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset的使用方法主要包括数据预处理、系统初始化和实时定位。首先，用户需要对采集的多传感器数据进行预处理，确保数据的时间同步和质量。接着，通过初始化模块将当前视觉-惯性观测与预构建的地图关联，计算当前相机相对于地图框架的姿态。最后，利用在线匹配模块获取地图观测，并将其输入到基于地图的视觉惯性导航系统（VINS）模块中，实现实时、准确和一致的状态估计。
背景与挑战
背景概述
Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset 是由浙江大学工业控制技术国家重点实验室的研究团队于2021年创建的。该数据集的核心研究问题是如何在机器人自主移动中提供实时、因果且无漂移的位置反馈。现有的视觉惯性导航系统（VINS）和同时定位与地图构建（SLAM）系统无法直接集成到机器人的控制回路中，因为VINS在长时间操作中会积累漂移，而SLAM提供的无漂移轨迹是在闭环校正后处理的，是非因果的。为了解决这些问题，研究团队提出了一种多相机多地图视觉惯性定位系统，并设计了一个多相机IMU硬件设置，收集了一个长期挑战性的校园数据集。该数据集的开放源代码促进了社区的发展，并对机器人自主导航领域产生了重要影响。
当前挑战
Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset 面临的挑战主要包括两个方面：一是解决领域问题的挑战，即在图像分类和定位中如何处理长时间操作中的漂移问题；二是数据集构建过程中的挑战，包括如何设计多相机IMU硬件设置以收集高质量的数据，以及如何在长期变化的环境中确保数据的鲁棒性和一致性。此外，数据集还需要解决在不同光照和季节条件下的数据收集问题，以确保数据集的多样性和广泛适用性。
常用场景
经典使用场景
在自主机器人导航领域，Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset 数据集的经典应用场景主要集中在视觉惯性定位（VILO）系统的验证与优化。该数据集通过提供多摄像头和多地图的复杂环境数据，支持研究人员开发和测试能够在长时间运行中提供实时、无漂移位置反馈的定位系统。具体应用包括但不限于自主驾驶系统、物流机器人和非结构化环境中的导航任务。
衍生相关工作
基于 Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset 数据集，研究人员开发了多种改进的视觉惯性定位系统，如多摄像头视觉惯性导航系统（MC-VINS）和多地图视觉惯性定位系统（MM-VILO）。这些系统通过集成多个摄像头和地图，显著提高了定位精度和鲁棒性。此外，该数据集还促进了相关领域的研究，如多传感器融合、实时地图更新和动态环境下的定位技术。
数据集最近研究
最新研究方向
在视觉惯性定位（VILO）领域，Multi-cam Multi-map VILO Campus Dataset的最新研究方向主要集中在多摄像头和多地图系统的实时、因果和无漂移定位反馈。研究者们致力于开发能够在大规模环境中长期运行的系统，解决现有视觉惯性导航系统（VINS）和同时定位与地图构建（SLAM）系统在长时间操作中出现的漂移问题。通过设计多摄像头IMU硬件设置和收集长期挑战性校园数据集，实验结果表明所提出的系统具有更高的实时定位精度。此外，研究还涉及对基于地图的定位系统误差组成的分析，并提出了一套适用于测量因果定位性能的评估指标。这些研究不仅推动了自主机器人运动中实时位置反馈技术的发展，还为社区开发提供了开放源代码，促进了该领域的进一步创新和应用。
相关研究论文
- 1Multi-cam Multi-map Visual Inertial Localization: System, Validation and Dataset浙江大学工业控制技术国家重点实验室 · 2024年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
github 收录
RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集，包括6种新的低概率干扰（LPI）多相码（P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu）和一种新的宽带调频连续波（FMCW）。数据集覆盖500 MHz频段，包含40,000个雷达帧，分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供：稀疏数据集（RadDet-1T）和密集数据集（RadDet-9T）。
github 收录
中国陆地实际蒸散发数据集（1982-2024）
本数据集为基于蒸散发互补方法研制的中国陆地蒸散发数据产品v2.0。输入数据包括CMFD v2的向下短波辐射、向下长波辐射、气温、湿度、风速、气压，GLASS反照率、发射率等，以及ERA5-Land地表温度等。本数据集时间跨度为1982年-2024年，空间范围为中国陆地。本数据集可为研究长时间尺度水循环和气候变化提供基础。陆地实际蒸散发 (Ea)，单位: mm/month。 时间分辨率为逐月；空间分辨率为0.1°。数据类型：NetCDF；本数据仅为陆地实际蒸散发，不含水面。
国家青藏高原科学数据中心 收录
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录