SLABIM: A SLAM-BIM Coupled Dataset in HKUST Main Building

要約

既存の屋内スラムデータセットは主にロボットセンシングに焦点を当てており、多くの場合、建物の建築物がありません。
このギャップに対処するために、最初のデータセットを設計および構築して、Slabimという名前のSlamとBimを結合します。
このデータセットは、BIMとSLAM指向のセンサーデータを提供し、どちらもHKUSTの大学の建物をモデリングします。
設計されたBIMは分解され、使いやすく変換されます。
マルチセッションデータ収集とマッピングにマルチセンサースイートを使用して、構築されたモデルを取得しています。
関連するすべてのデータはタイムスタンプおよび整理されているため、ユーザーが効果的に展開およびテストできるようになります。
さらに、高度な方法を展開し、登録、ローカリゼーション、セマンティックマッピングの3つのタスクで実験結果を報告し、スラビムの有効性と実用性を実証します。
https://github.com/hkust-aerial-robotics/slabimでデータセットをオープンソースにします。

要約(オリジナル)

Existing indoor SLAM datasets primarily focus on robot sensing, often lacking building architectures. To address this gap, we design and construct the first dataset to couple the SLAM and BIM, named SLABIM. This dataset provides BIM and SLAM-oriented sensor data, both modeling a university building at HKUST. The as-designed BIM is decomposed and converted for ease of use. We employ a multi-sensor suite for multi-session data collection and mapping to obtain the as-built model. All the related data are timestamped and organized, enabling users to deploy and test effectively. Furthermore, we deploy advanced methods and report the experimental results on three tasks: registration, localization and semantic mapping, demonstrating the effectiveness and practicality of SLABIM. We make our dataset open-source at https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SLABIM.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google