RELLIS Off-road Odometry Analysis Dataset (ROOAD)

Name: RELLIS Off-road Odometry Analysis Dataset (ROOAD)
Creator: 德州农工大学机械工程系
Published: 2022-04-07 23:56:26
License: 暂无描述

arXiv2022-04-07 更新2024-07-24 收录

下载链接：

https://github.com/unmannedlab/ROOAD

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

ROOAD数据集由德州农工大学机械工程系创建，专注于非结构化环境下的视觉惯性里程计分析。该数据集包含6个时间同步的单目视觉惯性数据序列，记录于德州农工大学系统RELLIS校园的沙漠越野测试场。数据集大小超过6000个GPS航点，20000张图像和250000次IMU读数，为视觉惯性算法开发者提供了一个新的测试平台。此外，数据集还包括11个相机-IMU交叉校准数据序列，用于验证Kalibr相机-IMU外部校准工具的有效性。ROOAD数据集旨在解决自动驾驶车辆在非结构化环境中的定位问题，为研究者提供设计和测试其定位算法的新场景。

The ROOAD dataset was created by the Department of Mechanical Engineering at Texas A&M University, focusing on visual-inertial odometry analysis in unstructured environments. This dataset comprises 6 temporally synchronized monocular visual-inertial data sequences, recorded at the desert off-road test site on the RELLIS Campus of the Texas A&M University System. It includes over 6,000 GPS waypoints, 20,000 images and 250,000 IMU readings, providing a novel testbed for developers of visual-inertial algorithms. Additionally, the dataset contains 11 camera-IMU cross-calibration data sequences, which are used to validate the effectiveness of the Kalibr camera-IMU extrinsic calibration tool. The ROOAD dataset aims to address the localization problem of autonomous vehicles in unstructured environments, offering researchers new scenarios for designing and testing their localization algorithms.

提供机构：

德州农工大学机械工程系

创建时间：

2021-09-17

原始信息汇总

ROOAD: RELLIS Off-road Odometry Analysis Dataset

概述

本地化是机器人学中的基本问题之一。视觉惯性里程计（VIO）是一组算法，旨在仅使用相机和惯性测量单元（IMU）来估计主体的位置和方向。我们发布了RELLIS越野里程计分析数据集，以填补可用VIO数据集的空白，为VIO研究人员和开发者提供高质量、准确时间戳的越野穿越数据序列。我们的数据序列包括超过20,000张图像、250,000个IMU读数和6,000个RTK + 航向测量。

数据收集平台

Clearpath Robotics Warthog

传感器套件

Basler Pylon Camera - 1920x1200 @ 30FPS, PTP enabled
Vectornav VN300 IMU - 400 Hz, GPS denied
Ardusimple simpleRTK2B kit - 10 Hz, RTK GPS + heading

ROS Bag

数据包含在原始ROS bag文件中：

主题名称	消息类型	消息描述
/pylon_camera_node/image_raw	sensor_msgs/Image	Basler Pylon Camera的图像
/vectornav/IMU	sensor_msgs/Imu	VectorNav-VN300的IMU数据
/UBX/hpposllh	ubxtranslator/hpposllh	地面真实RTK GPS的GPS数据
/UBX/relpos2D	ubxtranslator/relpos2D

VIO评估

我们评估了两个领先的VIO实现：OpenVINS和VINS-Fusion。它们的估计轨迹和性能视频可以在下面找到。

Kalibr评估数据集

为了确定Kalibr的外参校准工具的有效性，我们收集了额外的11个ROS bag文件，用于相机-IMU外参校准运动。

引用

text @misc{chustz2021rooad, title={ROOAD: RELLIS Off-road Odometry Analysis Dataset}, author={George Chustz and Srikanth Saripalli},
year={2021},
eprint={2109.08228},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.RO}
}

许可证

本页面上的所有数据集和代码均受我们版权保护，并根据知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享3.0许可发布。