Towards Robust UAV Tracking in GNSS-Denied Environments: A Multi-LiDAR Multi-UAV Dataset

要約

さまざまな業界でドローンの普及が進むにつれて、困難な環境、特に GNSS が拒否されたエリアでの無人航空機 (UAV) のナビゲーションと追跡が重大な懸念事項になっています。
このニーズに対処するために、UAV 追跡用に特別に設計された新しいマルチ LiDAR データセットを紹介します。
私たちのデータセットには、回転する LiDAR、異なる視野 (FoV) とスキャン パターンを持つ 2 つのソリッドステート LiDAR、および RGB-D カメラからのデータが含まれています。
この多様なセンサー スイートにより、限られた FoV 適応性やマルチモダリティ データ処理など、現場での新たな課題に関する研究が可能になります。
このデータセットは、既存のアルゴリズムの評価と新しいアルゴリズムの開発を容易にし、UAV 追跡技術の進歩への道を開きます。
特に、屋内と屋外の両方の環境でデータを提供します。
また、超小型航空機からより標準的な商用 UAV プラットフォームに至るまで、さまざまな UAV サイズも考慮しています。
屋外の軌道は、都市部（対 UAV システム内や UAV 物流のためのドッキングなど）での UAV 検出の研究をターゲットとして、建物に非常に近い場所で選択されます。
データセットに加えて、最近の LiDAR ベースの UAV 追跡アルゴリズムとのベースライン比較を提供し、さまざまなセンサー、UAV、アルゴリズムでのパフォーマンスのベンチマークを行います。
重要なことに、私たちのデータセットは、現在の方法には欠点があり、さまざまなシナリオにわたって UAV を一貫して追跡できないことを示しています。

要約(オリジナル)

With the increasing prevalence of drones in various industries, the navigation and tracking of unmanned aerial vehicles (UAVs) in challenging environments, particularly GNSS-denied areas, have become crucial concerns. To address this need, we present a novel multi-LiDAR dataset specifically designed for UAV tracking. Our dataset includes data from a spinning LiDAR, two solid-state LiDARs with different Field of View (FoV) and scan patterns, and an RGB-D camera. This diverse sensor suite allows for research on new challenges in the field, including limited FoV adaptability and multi-modality data processing. The dataset facilitates the evaluation of existing algorithms and the development of new ones, paving the way for advances in UAV tracking techniques. Notably, we provide data in both indoor and outdoor environments. We also consider variable UAV sizes, from micro-aerial vehicles to more standard commercial UAV platforms. The outdoor trajectories are selected with close proximity to buildings, targeting research in UAV detection in urban areas, e.g., within counter-UAV systems or docking for UAV logistics. In addition to the dataset, we provide a baseline comparison with recent LiDAR-based UAV tracking algorithms, benchmarking the performance with different sensors, UAVs, and algorithms. Importantly, our dataset shows that current methods have shortcomings and are unable to track UAVs consistently across different scenarios.

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