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

要約

超広帯域（UWB）到着時間差（TDOA）ベースの定位は、有望で低コストかつスケーラブルな屋内定位ソリューションとして浮上しており、特にマルチロボットアプリケーションに適している。しかし、乱雑な屋内環境におけるUWB TDOA測位技術を研究し、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る。我々は、DecawaveのDWM1000 UWBモジュールを使用した包括的なデータセットを提示することにより、このギャップを埋める。様々な視線方向（LOS）および非視線方向（NLOS）条件下でのUWB TDOA測定性能を特徴付けるため、同定実験中に信号対雑音比（SNR）、電力差の値、および生のUWB TDOA測定値を収集しました。また、移動ロボットのUWB TDOA定位性能をベンチマークするため、カスタマイズしたクワッドローター・プラットフォームで累積約150分の実飛行実験を行った。クワッドローターは、4つの異なるUWBアンカーコンステレーションを使用し、障害物のない環境と乱雑な環境の両方において、平均速度0.45m/sで飛行するように指令された。UWB TDOA、慣性計測ユニット（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ポーズを含む生のセンサーデータが飛行中に収集された。データセットと開発キットはhttps://utiasdsl.github.io/util-uwb-dataset/。

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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