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

要約

近年、レーダーは厳しい気象条件下での堅牢性から、ロボット工学の分野で広く注目されている。一般的に使用されるレーダーには、スピニングレーダーとフェーズドアレイレーダーの2種類があり、それぞれ異なるセンサー特性を備えている。既存のデータセットは、通常、単一の種類のレーダーだけを特徴としており、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る。この研究では、異なる種類のレーダーを組み合わせることで、補完的な利点が得られることを強調し、異種レーダーデータセットを通じてその利点を活用することができる。さらに、この新しいデータセットは、ロボットが異なる種類のレーダーを装備しているマルチセッションやマルチロボットシナリオの研究を促進する。HeRCULESデータセットは、異種レーダー、FMCW LiDAR、IMU、GPS、カメラを含む包括的なマルチモーダルデータセットである。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、場所認識能力を提供します。このデータセットは、多様な天候や照明条件、様々な都市交通シナリオをカバーしており、様々な環境における包括的な分析を可能にしています。各センサーの複数の再訪問とグランドトゥルースのポーズによるシーケンスパスは、場所認識研究への適性を高めている。HeRCULESデータセットは、オドメトリ、マッピング、場所認識、センサーフュージョンの研究を促進することを期待しています。データセットと開発ツールはhttps://sites.google.com/view/herculesdataset。

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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