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SLAM/データセットarXiv:2512.14428

Odyssey: GNSS遮蔽環境を含む自動車向けLiDAR慣性オドメトリデータセット

Odyssey: An Automotive Lidar-Inertial Odometry Dataset with GNSS-denied situations

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GNSSが使えないトンネルや屋内駐車場を含む36種類の走行シーケンスを収録し、高精度なリングレーザージャイロ由来の正解軌道を提供する自動車向けLiDAR慣性オドメトリデータセットを構築した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 自動車向けの Lidar-Inertial Odometry (LIO) / SLAM 評価用データセット「Odyssey」 - GNSS-denied 状況を含む点が特徴 - 36 シーケンスを多様な環境で収録 - トンネルや屋内駐車場 (indoor parking garage) を含む - 地上真値 (ground truth) を navigation-grade の Ring Laser Gyroscope (RLG) ベース RTK/INS から取得 - データ・dataloader・補足資料をオンライン公開 (https://odyssey.uni-goettingen.de/)

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 既存データセットは散発的な GNSS 喪失を IMU で補うが、長時間の GNSS-denied 環境では drift が蓄積し評価が困難 - そのため GNSS-denied データセットの多様性が限られていた - Odyssey は RLG ベース RTK/INS により、既存の自動車データセットより bias stability が 1〜4 桁優れる ground truth を提供 - トンネルに加え、自動車ベンチマークでは前例のない屋内駐車場での長時間 GNSS-denied 評価を可能に - 36 シーケンスの包括的収集により、堅牢かつ総合的な評価を実現

3. 技術・手法の肝は？

- navigation-grade の Ring Laser Gyroscope (RLG) ベース RTK/INS を用いて ground truth を生成 - 高い bias stability により長時間 drift を抑制 - 多様な環境を網羅する 36 シーケンスを収録 - 長時間の GNSS-denied 区間 (トンネル、屋内駐車場) を含む設計 - 軌道を 3 回繰り返すことで place recognition タスクにも対応 - 精密な測地座標 (geodetic coordinates) により外部 mapping data を統合可能 - 詳細なセンサ構成・同期手法は要旨からは不明

4. どうやって有効だと検証した？

- 要旨からは不明 - 具体的な評価実験やベースライン比較の記述はない - データセットの設計上、RLG ベースシステムにより既存システムが過度に drift する状況でも正確な評価が可能と主張 - 36 シーケンスの多様性により堅牢かつ包括的な評価が可能と述べるにとどまる

5. 議論はある？

- 要旨からは不明 - 限界や課題についての明示的議論はない - 間接的には、GNSS の multi-path や loss-of-signal が問題となる遮蔽環境への対処が動機として述べられている - 屋内駐車場など自動車ベンチマークで前例のない環境を含む点が新規性として挙げられる

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照・比較されている既存の自動車向け LIO データセット (具体的名称は要旨に記載なし) - Lidar-Inertial Odometry (LIO) および SLAM の代表的手法 - place recognition 関連手法 - RTK/INS や Ring Laser Gyroscope (RLG) を用いた ground truth 生成に関する研究

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Aaron Kurda, Simon Steuernagel, Lukas Jung, Marcus Baum

分類: cs.RO

原文アブストラクト

The development and evaluation of Lidar-Inertial Odometry (LIO) and Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems requires a precise ground truth. The Global Navigation Satellite System (GNSS) is often used as a foundation for this, but its signals can be unreliable in obstructed environments due to multi-path effects or loss-of-signal. While existing datasets compensate for sporadic GNSS loss by incorporating Inertial Measurement Unit (IMU) measurements, the commonly used systems do not permit prolonged study of GNSS-denied environments due to accumulated drift. Therefore, the diversity of such datasets is limited. To close this gap, we present Odyssey, an automotive LIO dataset featuring: (1) a ground truth derived from a navigation-grade Ring Laser Gyroscope (RLG)-based RTK/INS, offering bias stability one to four orders of magnitude better than existing automotive datasets; (2) a comprehensive collection of 36 sequences across diverse environments, enabling robust and comprehensive evaluation and (3) prolonged GNSS-denied environments, including tunnels and, previously unseen in the context of automotive benchmarks, indoor parking garages. Here, our RLG-based system enables accurate evaluation in scenarios where commonly employed systems would drift excessively. Besides providing data for LIO, Odyssey also supports place recognition tasks through threefold trajectory repetition and integration of external mapping data via precise geodetic coordinates. All data, dataloader and supplementary material are available online at https://odyssey.uni-goettingen.de/ .

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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