要約
海洋環境センシングでは、厳しい天候、プラットフォームの摂動、大きな動的物体、長い検出距離の要件などの複雑な条件による課題を克服する必要があります。
カメラと LiDAR は地上車両のナビゲーションでよく使用されますが、海上環境での適用は範囲の制約とハードウェアのメンテナンスの問題によって制限されます。
ただし、レーダー センサーは堅牢な長距離検出機能と、天候や塩分条件による物理的汚染に対する耐性を備えているため、海上航行用の強力なセンサーとなっています。
さまざまな種類のレーダーの中でも、X バンド レーダー (船舶レーダーなど) は船舶の航行に広く採用されており、状況認識と衝突回避に不可欠な効果的な長距離検出を提供します。
それにもかかわらず、近距離の物体の検出が重要な停泊作業中には制限が生じます。
この欠点に対処するために、より高い更新レートで近くの物体を検出することに優れた W バンド レーダー (Navtech 画像レーダーなど) が組み込まれています。
マルチレンジ検出機能を備えた包括的な海洋センサー データセットを紹介します。
このデータセットは、短距離 LiDAR データ、中距離 W バンド レーダー データ、および長距離 X バンド レーダー データを統合フレームワークに統合します。
さらに、レーダーやステレオ カメラの画像から得られる海洋物体検出用の物体ラベルも含まれています。
このデータセットは、簡単なものから難しいものまで、さまざまなレベルの推定難易度を持つ多様な地域から収集された 7 つのシーケンスで構成されており、グローバルな位置特定タスクに適した共通の場所が含まれています。
このデータセットは、海洋環境内での場所認識、オドメトリ推定、SLAM、物体検出、動的物体除去の研究を進めるための貴重なリソースとして機能します。
データセットは次のリンクにあります: https://sites.google.com/view/rpmmoana
要約(オリジナル)
Maritime environmental sensing requires overcoming challenges from complex conditions such as harsh weather, platform perturbations, large dynamic objects, and the requirement for long detection ranges. While cameras and LiDAR are commonly used in ground vehicle navigation, their applicability in maritime settings is limited by range constraints and hardware maintenance issues. Radar sensors, however, offer robust long-range detection capabilities and resilience to physical contamination from weather and saline conditions, making it a powerful sensor for maritime navigation. Among various radar types, X-band radar (e.g., marine radar) is widely employed for maritime vessel navigation, providing effective long-range detection essential for situational awareness and collision avoidance. Nevertheless, it exhibits limitations during berthing operations where close-range object detection is critical. To address this shortcoming, we incorporate W-band radar (e.g., Navtech imaging radar), which excels in detecting nearby objects with a higher update rate. We present a comprehensive maritime sensor dataset featuring multi-range detection capabilities. This dataset integrates short-range LiDAR data, medium-range W-band radar data, and long-range X-band radar data into a unified framework. Additionally, it includes object labels for oceanic object detection usage, derived from radar and stereo camera images. The dataset comprises seven sequences collected from diverse regions with varying levels of estimation difficulty, ranging from easy to challenging, and includes common locations suitable for global localization tasks. This dataset serves as a valuable resource for advancing research in place recognition, odometry estimation, SLAM, object detection, and dynamic object elimination within maritime environments. Dataset can be found in following link: https://sites.google.com/view/rpmmoana
arxiv情報
著者 | Hyesu Jang,Wooseong Yang,Hanguen Kim,Dongje Lee,Yongjin Kim,Jinbum Park,Minsoo Jeon,Jaeseong Koh,Yejin Kang,Minwoo Jung,Sangwoo Jung,Ayoung Kim |
発行日 | 2024-12-05 05:40:40+00:00 |
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