Multimodal Dataset for Localization, Mapping and Crop Monitoring in Citrus Tree Farms

要約

この研究では、農業分野で動作する車輪付き移動ロボットによって収集された包括的なマルチモーダル感覚データセットである CitrusFarm データセットを紹介します。
このデータセットは、深度情報を含むステレオ RGB 画像に加え、モノクロ、近赤外線、熱画像を提供し、農業研究に不可欠な多様なスペクトル応答を示します。
さらに、センチメートルレベルの測位グランドトゥルースとして、ホイールオドメトリ、LiDAR、慣性計測ユニット (IMU)、およびリアルタイムキネマティック (RTK) を備えた GNSS を含む、幅広いナビゲーションセンサーデータを提供します。
データセットは、柑橘類の 3 つの畑で収集された 7 つのシーケンスで構成されており、異なる成長段階のさまざまな樹種、独特の植栽パターン、さまざまな日照条件を特徴としています。
総動作時間は 1.7 時間、走行距離は 7.5 km、データ量は 1.3 TB になります。
このデータセットにより、特に位置特定、マッピング、作物監視タスクなど、農木環境で動作する自律型ロボット システムの開発が容易になると期待されています。
さらに、このデータセットで提供される豊富なセンシング モダリティは、場所認識、シーン理解、物体検出とセグメンテーション、マルチモーダル学習など、さまざまなロボット工学やコンピューター ビジョン タスクの研究もサポートできます。
このデータセットは、関連ツールやリソースと併せて、https://github.com/UCR-Robotics/Citrus-Farm-Dataset で公開されています。

要約(オリジナル)

In this work we introduce the CitrusFarm dataset, a comprehensive multimodal sensory dataset collected by a wheeled mobile robot operating in agricultural fields. The dataset offers stereo RGB images with depth information, as well as monochrome, near-infrared and thermal images, presenting diverse spectral responses crucial for agricultural research. Furthermore, it provides a range of navigational sensor data encompassing wheel odometry, LiDAR, inertial measurement unit (IMU), and GNSS with Real-Time Kinematic (RTK) as the centimeter-level positioning ground truth. The dataset comprises seven sequences collected in three fields of citrus trees, featuring various tree species at different growth stages, distinctive planting patterns, as well as varying daylight conditions. It spans a total operation time of 1.7 hours, covers a distance of 7.5 km, and constitutes 1.3 TB of data. We anticipate that this dataset can facilitate the development of autonomous robot systems operating in agricultural tree environments, especially for localization, mapping and crop monitoring tasks. Moreover, the rich sensing modalities offered in this dataset can also support research in a range of robotics and computer vision tasks, such as place recognition, scene understanding, object detection and segmentation, and multimodal learning. The dataset, in conjunction with related tools and resources, is made publicly available at https://github.com/UCR-Robotics/Citrus-Farm-Dataset.

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