要約
私たちは、正確かつ堅牢な屋内位置特定のための同期された多感覚データセット、ルンド大学のビジョン、ラジオ、オーディオ (LuViRA) データセットを紹介します。
データセットには、カラー画像、対応する深度マップ、慣性測定装置 (IMU) の読み取り値、5G 大規模多入力多出力 (MIMO) テストベッドとユーザー機器間のチャネル応答、12 個のマイクで録音された音声、正確な 6 度のデータが含まれています。
自由度 (6DOF) は 0.5 mm のグラウンド トゥルースをポーズします。
これらのセンサーを同期して、すべてのデータが同時に記録されるようにします。
ゆっくりと移動するサービスロボットの上にカメラ、スピーカー、送信アンテナを設置し、89本の軌跡を記録する。
各軌跡には、20 ~ 50 秒の記録されたセンサー データとグラウンド トゥルース ラベルが含まれます。
さまざまなセンサーからのデータを個別にまたは組み合わせて使用して位置特定タスクを実行でき、モーション キャプチャ (モーション キャプチャ) システムからのデータを使用して位置特定アルゴリズムによって得られた結果を検証します。
このデータセットの主な目的は、位置特定タスクに最も一般的に使用されるセンサーとのセンサー フュージョンの研究を可能にすることです。
さらに、完全なデータセットまたはその一部は、チャネル推定、画像分類などの他の研究分野にも使用できます。私たちのデータセットは、https://github.com/ilaydayaman/LuViRA_Dataset で入手できます。
要約(オリジナル)
We present a synchronized multisensory dataset for accurate and robust indoor localization: the Lund University Vision, Radio, and Audio (LuViRA) Dataset. The dataset includes color images, corresponding depth maps, inertial measurement unit (IMU) readings, channel response between a 5G massive multiple-input and multiple-output (MIMO) testbed and user equipment, audio recorded by 12 microphones, and accurate six degrees of freedom (6DOF) pose ground truth of 0.5 mm. We synchronize these sensors to ensure that all data is recorded simultaneously. A camera, speaker, and transmit antenna are placed on top of a slowly moving service robot, and 89 trajectories are recorded. Each trajectory includes 20 to 50 seconds of recorded sensor data and ground truth labels. Data from different sensors can be used separately or jointly to perform localization tasks, and data from the motion capture (mocap) system is used to verify the results obtained by the localization algorithms. The main aim of this dataset is to enable research on sensor fusion with the most commonly used sensors for localization tasks. Moreover, the full dataset or some parts of it can also be used for other research areas such as channel estimation, image classification, etc. Our dataset is available at: https://github.com/ilaydayaman/LuViRA_Dataset
arxiv情報
著者 | Ilayda Yaman,Guoda Tian,Martin Larsson,Patrik Persson,Michiel Sandra,Alexander Dürr,Erik Tegler,Nikhil Challa,Henrik Garde,Fredrik Tufvesson,Kalle Åström,Ove Edfors,Steffen Malkowsky,Liang Liu |
発行日 | 2024-04-26 11:04:02+00:00 |
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