U2UData: A Large-scale Cooperative Perception Dataset for Swarm UAVs Autonomous Flight

要約

自律飛行のための最新の知覚システムは、オクルージョンに敏感であり、低高度経済タスクのパフォーマンスを向上させる上で重要なボトルネックである長距離能力に限界がある。最近の研究では、UAV間（U2U）協調知覚システムが自律飛行業界に革命を起こす大きな可能性を持っていることが示されている。しかし、大規模なデータセットの欠如がこの分野の進歩を妨げている。本論文では、群UAV自律飛行のための初の大規模協調知覚データセットであるU2UDataを紹介する。このデータセットはU2USimで自律飛行する3機のUAVによって収集され、9km$^2$の飛行エリアをカバーしている。315KのLiDARフレーム、945KのRGBと深度フレーム、3クラスの241万の注釈付き3Dバウンディングボックスで構成されています。また、すべての飛行ルートをカバーする明るさ、温度、湿度、煙、気流の値も含まれている。U2USimは初の実世界マッピング群UAVシミュレーション環境である。雲南省をプロトタイプとし、4つの地形、7つの気象条件、8つのセンサータイプを含む。U2UDataは、協調3D物体検出と協調3D物体追跡という2つの知覚タスクを導入している。本論文では、これらのタスクに関する最近の協調的知覚アルゴリズムの包括的なベンチマークを提供する。

要約(オリジナル)

Modern perception systems for autonomous flight are sensitive to occlusion and have limited long-range capability, which is a key bottleneck in improving low-altitude economic task performance. Recent research has shown that the UAV-to-UAV (U2U) cooperative perception system has great potential to revolutionize the autonomous flight industry. However, the lack of a large-scale dataset is hindering progress in this area. This paper presents U2UData, the first large-scale cooperative perception dataset for swarm UAVs autonomous flight. The dataset was collected by three UAVs flying autonomously in the U2USim, covering a 9 km$^2$ flight area. It comprises 315K LiDAR frames, 945K RGB and depth frames, and 2.41M annotated 3D bounding boxes for 3 classes. It also includes brightness, temperature, humidity, smoke, and airflow values covering all flight routes. U2USim is the first real-world mapping swarm UAVs simulation environment. It takes Yunnan Province as the prototype and includes 4 terrains, 7 weather conditions, and 8 sensor types. U2UData introduces two perception tasks: cooperative 3D object detection and cooperative 3D object tracking. This paper provides comprehensive benchmarks of recent cooperative perception algorithms on these tasks.

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