The LuViRA Dataset: Measurement Description

要約

ビジョン、オーディオ、および無線センサーを利用するローカリゼーション アルゴリズムを評価するためのデータセットを提示します: ルンド大学のビジョン、ラジオ、およびオーディオ (LuViRA) データセット。
データセットには、RGB 画像、対応する深度マップ、IMU の読み取り値、Massive MIMO チャネル サウンダーとユーザー機器間のチャネル応答、12 個のマイクで録音された音声、および 0.5 mm 精度の 6DoF ポーズ グラウンド トゥルースが含まれます。
これらのセンサーを同期して、すべてのデータが同時に記録されるようにします。
カメラ、スピーカー、送信アンテナをゆっくりと移動するサービス ロボットの上に配置し、88 の軌跡を記録します。
各軌跡には、20 ~ 50 秒間の記録されたセンサー データとグラウンド トゥルース ラベルが含まれます。
さまざまなセンサーからのデータを個別または共同で使用して位置特定タスクを実行し、位置特定アルゴリズムによって得られた結果を検証するためにモーション キャプチャ システムを使用します。
このデータセットの主な目的は、ローカリゼーション タスクに最も一般的に使用されるセンサーを融合する研究を可能にすることです。
ただし、データセット全体またはその一部は、チャネル推定、画像分類などの他の研究分野にも使用できます。センサー データを融合することで、ローカリゼーションの精度と信頼性が向上し、遅延と消費電力が減少します。
作成したデータセットは後日公開します。

要約(オリジナル)

We present a dataset to evaluate localization algorithms, which utilizes vision, audio, and radio sensors: the Lund University Vision, Radio, and Audio (LuViRA) Dataset. The dataset includes RGB images, corresponding depth maps, IMU readings, channel response between a massive MIMO channel sounder and a user equipment, audio recorded by 12 microphones, and 0.5 mm accurate 6DoF pose ground truth. We synchronize these sensors to make sure that all data are recorded simultaneously. A camera, speaker, and transmit antenna are placed on top of a slowly moving service robot and 88 trajectories are recorded. Each trajectory includes 20 to 50 seconds of recorded sensor data and ground truth labels. The data from different sensors can be used separately or jointly to conduct localization tasks and a motion capture system is used to verify the results obtained by the localization algorithms. The main aim of this dataset is to enable research on fusing the most commonly used sensors for localization tasks. However, the full dataset or some parts of it can also be used for other research areas such as channel estimation, image classification, etc. Fusing sensor data can lead to increased localization accuracy and reliability, as well as decreased latency and power consumption. The created dataset will be made public at a later date.

arxiv情報

著者 Ilayda Yaman,Guoda Tian,Martin Larsson,Patrik Persson,Michiel Sandra,Alexander Dürr,Erik Tegler,Nikhil Challa,Henrik Garde,Fredrik Tufvesson,Kalle Åström,Ove Edfors,Steffen Malkowsky,Liang Liu
発行日 2023-02-10 15:12:40+00:00
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