UTIL: An Ultra-wideband Time-difference-of-arrival Indoor Localization Dataset

要約

超広帯域 (UWB) 到着時間差 (TDOA) ベースの位置特定は、特にマルチロボット アプリケーションに適した、低コストでスケーラブルな、有望な屋内位置特定ソリューションとして浮上しています。
しかし、雑然とした屋内環境における UWB TDOA 測位テクノロジを研究およびベンチマークするための公開データセットが不足しています。
私たちは、Decawave の DWM1000 UWB モジュールを使用して包括的なデータセットを提示することで、このギャップを埋めます。
さまざまな見通し内 (LOS) および見通し外 (NLOS) 条件下での UWB TDOA 測定パフォーマンスを特徴付けるために、信号対雑音比 (SNR)、電力差の値、および生の UWB TDOA を収集しました。
同定実験中の測定。
また、移動ロボットの UWB TDOA 位置特定パフォーマンスのベンチマークを行うために、カスタマイズされたクアローター プラットフォーム上で累計約 150 分間の実世界飛行実験を実施しました。
クアッドローターは、4 つの異なる UWB アンカー コンステレーションを使用して、障害物のない環境と乱雑な環境の両方で平均速度 0.45 m/s で飛行するように命令されました。
UWB TDOA、慣性測定装置 (IMU)、オプティカル フロー、飛行時間 (ToF) レーザー高度、ミリメートル精度のグラウンド トゥルース ロボットのポーズなどの生のセンサー データが飛行中に収集されました。
データセットと開発キットは https://utiasdsl.github.io/util-uwb-dataset/ で入手できます。

要約(オリジナル)

Ultra-wideband (UWB) time-difference-of-arrival (TDOA)-based localization has emerged as a promising, low-cost, and scalable indoor localization solution, which is especially suited for multi-robot applications. However, there is a lack of public datasets to study and benchmark UWB TDOA positioning technology in cluttered indoor environments. We fill in this gap by presenting a comprehensive dataset using Decawave’s DWM1000 UWB modules. To characterize the UWB TDOA measurement performance under various line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions, we collected signal-to-noise ratio (SNR), power difference values, and raw UWB TDOA measurements during the identification experiments. We also conducted a cumulative total of around 150 minutes of real-world flight experiments on a customized quadrotor platform to benchmark the UWB TDOA localization performance for mobile robots. The quadrotor was commanded to fly with an average speed of 0.45 m/s in both obstacle-free and cluttered environments using four different UWB anchor constellations. Raw sensor data including UWB TDOA, inertial measurement unit (IMU), optical flow, time-of-flight (ToF) laser altitude, and millimeter-accurate ground truth robot poses were collected during the flights. The dataset and development kit are available at https://utiasdsl.github.io/util-uwb-dataset/.

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