HeRCULES: Heterogeneous Radar Dataset in Complex Urban Environment for Multi-session Radar SLAM

要約

最近、レーダーは、挑戦的な気象条件での堅牢性のためにロボット工学で広く掲載されています。
一般的に使用される2つのレーダータイプは、スピニングレーダーとフェーズドアレイレーダーで、それぞれが異なるセンサー特性を提供します。
既存のデータセットは通常、単一の種類のレーダーのみを備えており、その特定の種類に限定されたアルゴリズムの開発につながります。
この作業では、さまざまなレーダータイプを組み合わせることで、異種のレーダーデータセットを介して活用できる補完的な利点が得られることを強調しています。
さらに、この新しいデータセットは、ロボットにさまざまな種類のレーダーが装備されているマルチセッションおよびマルチロボットシナリオの研究を促進します。
これに関連して、ヘラクレスデータセット、不均一なレーダー、FMCW LIDAR、IMU、GPS、およびカメラを備えた包括的なマルチモーダルデータセットを紹介します。
これは、FMCW Lidarとともに4Dレーダーとスピニングレーダーを統合した最初のデータセットであり、比類のないローカリゼーション、マッピング、および場所認識機能を提供します。
データセットは、多様な天候と照明条件、さまざまな都市交通シナリオをカバーし、さまざまな環境で包括的な分析を可能にします。
各センサーの複数の再訪とグラウンドトゥルースポーズを持つシーケンスパスは、場所認識研究に対する適合性を高めます。
ヘラクレスデータセットは、臭気、マッピング、場所認識、センサー融合研究を促進することを期待しています。
データセットおよび開発ツールは、https：//sites.google.com/view/herculesdatasetで入手できます。

要約(オリジナル)

Recently, radars have been widely featured in robotics for their robustness in challenging weather conditions. Two commonly used radar types are spinning radars and phased-array radars, each offering distinct sensor characteristics. Existing datasets typically feature only a single type of radar, leading to the development of algorithms limited to that specific kind. In this work, we highlight that combining different radar types offers complementary advantages, which can be leveraged through a heterogeneous radar dataset. Moreover, this new dataset fosters research in multi-session and multi-robot scenarios where robots are equipped with different types of radars. In this context, we introduce the HeRCULES dataset, a comprehensive, multi-modal dataset with heterogeneous radars, FMCW LiDAR, IMU, GPS, and cameras. This is the first dataset to integrate 4D radar and spinning radar alongside FMCW LiDAR, offering unparalleled localization, mapping, and place recognition capabilities. The dataset covers diverse weather and lighting conditions and a range of urban traffic scenarios, enabling a comprehensive analysis across various environments. The sequence paths with multiple revisits and ground truth pose for each sensor enhance its suitability for place recognition research. We expect the HeRCULES dataset to facilitate odometry, mapping, place recognition, and sensor fusion research. The dataset and development tools are available at https://sites.google.com/view/herculesdataset.

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