MOANA: Multi-Radar Dataset for Maritime Odometry and Autonomous Navigation Application

要約

海上環境センシングでは、過酷な天候、プラットフォームの摂動、大きな動的なオブジェクト、長い検出範囲の要件などの複雑な条件からの課題を克服する必要があります。
カメラとLIDARはグラウンドビークルナビゲーションで一般的に使用されますが、海事設定での適用性は、範囲の制約とハードウェアのメンテナンスの問題によって制限されます。
ただし、レーダーセンサーは、堅牢な長距離検出機能と、天候や生理食塩水による物理的汚染に対する回復力を提供し、海上航法の強力なセンサーになります。
さまざまなレーダータイプの中で、Xバンドレーダーは海上船のナビゲーションに広く採用されており、状況認識と衝突回避に不可欠な効果的な長距離検出を提供します。
それにもかかわらず、それは近距離の検出が重要な停止操作中に制限を示します。
この欠点に対処するために、近くのオブジェクトの検出に優れているWバンドレーダーを組み込みます。
マルチレンジ検出機能を備えた包括的な海上センサーデータセットを紹介します。
このデータセットは、短距離LIDARデータ、中距離Wバンドレーダーデータ、および長距離Xバンドレーダーデータを統合フレームワークに統合します。
さらに、レーダーとステレオカメラの画像から派生した、海洋オブジェクト検出の使用に関するオブジェクトラベルが含まれています。
データセットは、さまざまなレベルの\ BL {ナビゲーションアルゴリズム}推定難易度を持つ多様な領域から収集された7つのシーケンスで構成され、簡単なものから挑戦的なものまで、グローバルローカリゼーションタスクに適した一般的な場所が含まれています。
このデータセットは、海事環境内での場所認識、臭気測定の推定、スラム、オブジェクト検出、および動的オブジェクトの排除の研究を進めるための貴重なリソースとして機能します。
データセットはhttps://sites.google.com/view/rpmmoanaにあります。

要約(オリジナル)

Maritime environmental sensing requires overcoming challenges from complex conditions such as harsh weather, platform perturbations, large dynamic objects, and the requirement for long detection ranges. While cameras and LiDAR are commonly used in ground vehicle navigation, their applicability in maritime settings is limited by range constraints and hardware maintenance issues. Radar sensors, however, offer robust long-range detection capabilities and resilience to physical contamination from weather and saline conditions, making it a powerful sensor for maritime navigation. Among various radar types, X-band radar is widely employed for maritime vessel navigation, providing effective long-range detection essential for situational awareness and collision avoidance. Nevertheless, it exhibits limitations during berthing operations where near-field detection is critical. To address this shortcoming, we incorporate W-band radar, which excels in detecting nearby objects with a higher update rate. We present a comprehensive maritime sensor dataset featuring multi-range detection capabilities. This dataset integrates short-range LiDAR data, medium-range W-band radar data, and long-range X-band radar data into a unified framework. Additionally, it includes object labels for oceanic object detection usage, derived from radar and stereo camera images. The dataset comprises seven sequences collected from diverse regions with varying levels of \bl{navigation algorithm} estimation difficulty, ranging from easy to challenging, and includes common locations suitable for global localization tasks. This dataset serves as a valuable resource for advancing research in place recognition, odometry estimation, SLAM, object detection, and dynamic object elimination within maritime environments. Dataset can be found at https://sites.google.com/view/rpmmoana.

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