UAVD4L: A Large-Scale Dataset for UAV 6-DoF Localization

要約

GPS が拒否された環境における無人航空機 (UAV) の世界的な位置特定は大幅に進歩しているにもかかわらず、既存の手法は依然としてデータセットの利用可能性による制約を受けています。
現在のデータセットは小規模なシーンに焦点を当てていることが多く、視点の変動性、正確なグラウンド トゥルース (GT) ポーズ、UAV 内蔵センサー データが不足しています。
これらの制限に対処するために、位置特定用の大規模 6-DoF UAV データセット (UAVD4L) を導入し、オフラインの合成データ生成とオンラインのビジュアル ローカリゼーションで構成される 2 段階の 6-DoF 位置特定パイプライン (UAVLoc) を開発します。
さらに、6-DoF 推定器に基づいて、3D 空間で地上ターゲットを追跡するための階層システムを設計します。
新しいデータセットの実験結果は、提案されたアプローチの有効性を示しています。
コードとデータセットは https://github.com/RingoWRW/UAVD4L で入手できます。

要約(オリジナル)

Despite significant progress in global localization of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in GPS-denied environments, existing methods remain constrained by the availability of datasets. Current datasets often focus on small-scale scenes and lack viewpoint variability, accurate ground truth (GT) pose, and UAV build-in sensor data. To address these limitations, we introduce a large-scale 6-DoF UAV dataset for localization (UAVD4L) and develop a two-stage 6-DoF localization pipeline (UAVLoc), which consists of offline synthetic data generation and online visual localization. Additionally, based on the 6-DoF estimator, we design a hierarchical system for tracking ground target in 3D space. Experimental results on the new dataset demonstrate the effectiveness of the proposed approach. Code and dataset are available at https://github.com/RingoWRW/UAVD4L

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google