UWB DRONE DATASET
收藏arXiv2020-08-02 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/TIERS/UWB DRONE DATASET
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资源简介:
UWB DRONE DATASET是由芬兰图尔库大学和瑞士洛桑联邦理工学院合作创建的数据集,专注于无人机在GNSS受限环境中的定位技术。数据集包含7个子集,涵盖了从3到6个锚点的不同配置,以及1到4个UWB标签的设置。数据集通过ROS系统收集,包括无人机的位置、高度和速度等参数,旨在分析UWB定位系统的准确性和稳定性,特别是在快速部署和移动锚点系统中的应用。此数据集支持无人机在复杂环境中的自主飞行研究,特别是在紧急响应和室内环境中的应用。
The UWB DRONE DATASET is a collaborative dataset created by the University of Turku in Finland and École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) in Switzerland, focusing on drone positioning technologies in GNSS-denied environments. The dataset consists of 7 subsets, covering various configurations with 3 to 6 anchors and setups involving 1 to 4 UWB tags. Collected using the Robot Operating System (ROS) framework, the dataset includes parameters such as the drone's position, altitude, and velocity, aiming to analyze the accuracy and stability of UWB positioning systems, especially for applications in rapidly deployable and mobile anchor systems. This dataset supports research on autonomous flight of drones in complex environments, particularly for emergency response and indoor applications.
提供机构:
图尔库智能嵌入式和机器人系统实验室
创建时间:
2020-03-10
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
UWB DRONE DATASET 数据集的构建方式主要基于Decawave的DWM1001 UWB节点,用于室内环境下无人机导航和定位。该系统便携、经济,可完全由电池供电。数据集通过两种方式采集数据:一种是在配备有主动UWB标签的无人机上使用机载计算机进行自主飞行;另一种是将无人机设置为手动飞行,同时将被动标签连接到地面站。数据集包含了多种锚点配置,以及配备有不同数量UWB标签的无人机数据。所有情况下的地面真实数据均使用Optitrack运动捕捉系统记录。
特点
UWB DRONE DATASET 数据集的特点在于其基于飞行时间的UWB信号测距,适用于快速和移动部署,其中地面机器人充当锚点。数据集包括对锚点自动定位的准确性和延迟分析。此外,数据集还分析了无人机定位精度与锚点空间分布、无人机与锚点质心距离、无人机速度和高度的关系。数据集还提供了开源代码,用于自动校准锚点位置以及用于以不同模式与UWB设备进行交互的ROS节点。
使用方法
UWB DRONE DATASET 数据集的使用方法包括:1. 数据预处理:对数据进行清洗和格式化,以便于分析和处理;2. 锚点校准:使用数据集中的自定义校准方法或Decawave的RTLS系统对锚点进行校准;3. 定位算法:使用UWB信号测距数据,结合多边定位算法,计算无人机的位置;4. 性能评估:使用数据集中的地面真实数据,评估定位算法的准确性和稳定性。
背景与挑战
背景概述
随着小型无人机(UAV)在过去几年中渗透到多个领域,它们在GNSS-denied或室内环境中需要一种稳健且稳定的定位系统,以确保安全飞行。运动捕捉系统通常在需要准确定位的情况下用于室内,但这些系统成本高昂,并且大多数需要固定的设置。本文研究和表征了一种基于Decawave的DWM1001UWB节点的超宽带(UWB)系统,用于室内无人机导航和定位。该系统便携、价格低廉,可以完全由电池供电。我们展示了该系统在无人机自主飞行中的可行性,并提供了开源方法和数据,使其能够在具有移动锚点系统的广泛应用中实现。我们根据无人机相对于锚点的位置、其高度和速度以及锚点在空间中的分布来表征精度。最后,我们分析了锚点自校准的精度。
当前挑战
该数据集面临的挑战包括:1)在GNSS-denied或室内环境中实现无人机稳健且稳定的定位系统;2)构建过程中遇到的挑战,例如移动锚点系统的自校准精度和延迟问题;3)不同锚点配置和无人机状态(位置、高度、速度)对定位精度的影响;4)UWB定位系统与其他定位系统(如运动捕捉系统)的比较,包括系统复杂性和价格对定位精度的影响;5)UWB定位技术在移动机器人中的应用,包括通信、定位和短程雷达系统;6)UWB定位技术在室内定位和导航中的应用,例如SLAM算法、里程计和无人机导航;7)现有UWB定位数据集的局限性,例如数据量小、特定场景等;8)UWB定位精度的影响因素,例如无人机相对于锚点位置、高度、速度和锚点空间分布;9)UWB定位系统在移动机器人中的应用,例如相对定位、编队控制和协作多智能体系统;10)UWB定位系统在无人机中的应用,例如自主飞行、货物盘点和三维重建。
常用场景
经典使用场景
UWB DRONE DATASET 数据集经典使用场景描述:该数据集主要应用于室内无人机定位,特别是在全球导航卫星系统(GNSS)受限或室内环境中。通过使用基于 Decawave 的 DWM1001 UWB 节点的超宽带(UWB)系统,该数据集旨在为无人机提供一种便携、低成本且可电池供电的定位解决方案。数据集提供了开源方法和数据,使得 UWB 系统即使在可移动锚点系统中也能得到广泛应用。此外,数据集还分析了不同锚点位置、无人机高度和速度以及锚点在空间中的分布对定位精度的影响,为无人机的自主飞行提供了重要的参考。
衍生相关工作
UWB DRONE DATASET 数据集衍生相关工作描述:该数据集的发布为无人机定位领域的研究提供了重要的数据支持,并衍生出了一系列相关的研究工作。例如,一些研究利用 UWB 系统进行无人机编队控制和协同映射,而另一些研究则将 UWB 系统与其他传感器(如激光雷达、视觉传感器)相结合,实现更精确的定位和导航。此外,还有一些研究致力于提高 UWB 系统的定位精度和鲁棒性,例如开发更先进的定位算法和传感器融合技术。这些相关工作进一步推动了无人机定位技术的发展,为无人机的广泛应用提供了重要的技术支撑。
数据集最近研究
最新研究方向
在GNSS信号不可用或室内环境下,无人机(UAV)的定位系统对于其安全飞行至关重要。该数据集针对超宽带(UWB)系统在无人机定位中的应用进行了研究,并提供了开源方法和数据,以促进其在各种环境中的应用。该数据集的主要研究方向包括:
相关研究论文
- 1UWB-based system for UAV Localization in GNSS-Denied Environments: Characterization and Dataset图尔库智能嵌入式和机器人系统实验室 · 2020年
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