CAVERS: 自然鍾乳洞におけるマルチモーダルSLAMデータとモーションキャプチャによる真値

自然のkarstic cave内で取得したmultimodal SLAMデータセットCAVERSを提示する。スペインMálagaのCueva de la Victoriaの構造的に異なる2部屋で、24シーケンス・約335 GBを収録。センサはIntel RealSense D435i RGB-D-I、Optris PI640i near-IR thermal、Velodyne VLP-16 LiDAR。handheldとwheeled roverの両方で、完全暗闇と人工照明下で運用。多くのシーケンスでOptirack motion captureによるmm精度6-DoF poseとvelocityを120 Hzで提供。

自然のkarstic caveは不規則形状、反射する濡れた表面、ほぼゼロの環境光、複雑な分岐通路を持ち、mineやtunnelとは質的に異なる知覚・ナビゲーション課題がある。しかし公開データセットは少なく、sensing modalityと環境多様性が限られていた。CAVERSはthermalやLiDARを含むmultimodal構成と、洞窟内に設置したmotion captureによるground truthを提供する点が異なる。

Intel RealSense D435i RGB-D-I、Optris PI640i near-IR thermal、Velodyne VLP-16 LiDARを組み合わせたsensor suite。handheldとwheeled roverで運用し、完全暗闇と人工照明下で取得。洞窟内に直接設置したOptirack motion capture systemにより、多くのシーケンスでmm-accurate 6-DoF ground truth poseとvelocityを120 Hzで提供。

visual、visual-inertial、thermal-inertial、LiDAR-based pipelinesを含む7つのstate-of-the-art SLAM/odometryアルゴリズムと、3D reconstruction pipelineをbenchmarkし、データセットのusabilityを実証した。

要旨からは不明。

要旨でbenchmarkされたvisual、visual-inertial、thermal-inertial、LiDAR-based SLAM/odometryアルゴリズムや3D reconstruction pipeline。具体的な手法名は要旨に記載がないため、同分野の代表的手法を参照するのが妥当。