要約
自律飛行のための最新の知覚システムはオクルージョンに敏感であり、長距離能力が限られており、これが低高度での経済的なタスクのパフォーマンスを向上させる上での重要なボトルネックとなっています。
最近の研究では、UAV 間 (U2U) の協調知覚システムが自律飛行業界に革命をもたらす大きな可能性を秘めていることが示されています。
しかし、大規模なデータセットの欠如がこの分野の進歩を妨げています。
この論文では、群れ UAV の自律飛行のための初の大規模協調知覚データセットである U2UData について紹介します。
データセットは、9 km$^2$ の飛行エリアをカバーする U2USim で自律飛行する 3 機の UAV によって収集されました。
これは、315K の LiDAR フレーム、945K RGB および深度フレーム、および 3 つのクラスの 241M の注釈付き 3D バウンディング ボックスで構成されます。
すべての飛行ルートをカバーする明るさ、温度、湿度、煙、気流の値も含まれます。
U2USim は、初の実世界マッピング群 UAV シミュレーション環境です。
雲南省をプロトタイプとしており、4 つの地形、7 つの気象条件、8 種類のセンサーが含まれています。
U2UData では、協調的な 3D オブジェクト検出と協調的な 3D オブジェクト追跡という 2 つの認識タスクが導入されています。
このペーパーでは、これらのタスクに関する最近の協調知覚アルゴリズムの包括的なベンチマークを提供します。
要約(オリジナル)
Modern perception systems for autonomous flight are sensitive to occlusion and have limited long-range capability, which is a key bottleneck in improving low-altitude economic task performance. Recent research has shown that the UAV-to-UAV (U2U) cooperative perception system has great potential to revolutionize the autonomous flight industry. However, the lack of a large-scale dataset is hindering progress in this area. This paper presents U2UData, the first large-scale cooperative perception dataset for swarm UAVs autonomous flight. The dataset was collected by three UAVs flying autonomously in the U2USim, covering a 9 km$^2$ flight area. It comprises 315K LiDAR frames, 945K RGB and depth frames, and 2.41M annotated 3D bounding boxes for 3 classes. It also includes brightness, temperature, humidity, smoke, and airflow values covering all flight routes. U2USim is the first real-world mapping swarm UAVs simulation environment. It takes Yunnan Province as the prototype and includes 4 terrains, 7 weather conditions, and 8 sensor types. U2UData introduces two perception tasks: cooperative 3D object detection and cooperative 3D object tracking. This paper provides comprehensive benchmarks of recent cooperative perception algorithms on these tasks.
arxiv情報
著者 | Tongtong Feng,Xin Wang,Feilin Han,Leping Zhang,Wenwu Zhu |
発行日 | 2024-08-28 02:44:27+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google