AMP2026: マルチプラットフォーム海洋ロボティクスの追跡・マッピング用データセット
AMP2026: A Multi-Platform Marine Robotics Dataset for Tracking and Mapping
海洋環境での認識と自律性の課題に対応するため、空中ドローン、船上カメラ、水中ロボットからの同期データを含む公開データセットを紹介し、多視点追跡と海洋環境マッピングの研究を支援する。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ 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: Edwin Meriaux, Shuo Wen, David Widhalm, Zhizun Wang, Junming Shi, Mariana Sosa Guzmán, Kalvik Jakkala, Bennett Carley, Elias Sokolova, Yogesh Girdhar, Monika Roznere, Jason O'Kane, Junaed Sattar, Gregory Dudek
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Marine environments present significant challenges for perception and autonomy due to dynamic surfaces, limited visibility, and complex interactions between aerial, surface, and submerged sensing modalities. This paper introduces the Aerial Marine Perception Dataset (AMP2026), a multi-platform marine robotics dataset collected across multiple field deployments designed to support research in two primary areas: multi-view tracking and marine environment mapping. The dataset includes synchronized data from aerial drones, boat-mounted cameras, and submerged robotic platforms, along with associated localization and telemetry information. The goal of this work is to provide a publicly available dataset enabling research in marine perception and multi-robot observation scenarios. This paper describes the data collection methodology, sensor configurations, dataset organization, and intended research tasks supported by the dataset.
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