MMDVS-LF: A Multi-Modal Dynamic-Vision-Sensor Line Following Dataset

要約

ダイナミック ビジョン センサー (DVS) は、高い時間分解能と非同期イベントベースのデータにより、制御アプリケーションに独自の利点をもたらします。
それでも、機械学習アルゴリズムでの採用は依然として限られています。
このギャップに対処し、DVS データの特定の特性を活用するモデルの開発を促進するために、マルチモーダル ダイナミック ビジョン センサー ライン フォローイング データセット (MMDVS-LF) を導入します。
この包括的なデータセットは、小規模の標準化された車両から、DVS 記録、RGB ビデオ、オドメトリ、慣性計測ユニット (IMU) データを含む複数のセンサー モダリティを初めて統合したものです。
さらに、このデータセットには、トラック上でラインフォロータスクを実行するドライバーの視線追跡データと人口統計データが含まれています。
MMDVS-LF は、その多様なデータにより、深層学習アルゴリズムを開発し、さまざまなドメインにわたってデータ サイエンス プロジェクトを実施するための新たな機会を開き、自律システムと制御アプリケーションの革新をサポートします。

要約(オリジナル)

Dynamic Vision Sensors (DVS), offer a unique advantage in control applications, due to their high temporal resolution, and asynchronous event-based data. Still, their adoption in machine learning algorithms remains limited. To address this gap, and promote the development of models that leverage the specific characteristics of DVS data, we introduce the Multi-Modal Dynamic-Vision-Sensor Line Following dataset (MMDVS-LF). This comprehensive dataset, is the first to integrate multiple sensor modalities, including DVS recordings, RGB video, odometry, and Inertial Measurement Unit (IMU) data, from a small-scale standardized vehicle. Additionally, the dataset includes eye-tracking and demographic data of drivers performing a Line Following task on a track. With its diverse range of data, MMDVS-LF opens new opportunities for developing deep learning algorithms, and conducting data science projects across various domains, supporting innovation in autonomous systems and control applications.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google