核心概念
자율 수상 차량의 상황 인식 향상을 위해 다양한 환경 조건에서 수집된 수중 장애물에 대한 다중 센서 데이터셋을 제공한다.
摘要
이 논문은 자율 수상 차량(ASV)의 상황 인식 향상을 위해 수중 장애물에 초점을 맞춘 최초의 공개 다중 센서 인지 데이터셋을 소개한다. 이 데이터셋은 다양한 환경 조건에서 수집된 선박, 부표, 기타 수중 물체에 대한 RGB 이미지와 LiDAR 포인트 클라우드를 포함한다. 데이터셋의 특성을 정량적으로 평가하기 위해 기존 및 새로운 지표를 제안하였다. 또한 오픈소스 딥러닝 기반 인지 알고리즘을 활용하여 데이터셋의 유용성을 입증하였다. 이 데이터셋은 향후 해양 자율 주행 파이프라인 개발과 해양 로봇 분야 발전에 기여할 것으로 기대된다.
統計資料
수집된 프레임 수: 10,906
센서: RGB 카메라, 64채널 LiDAR, GPS/IMU
수집 장소: 미국 뉴햄프셔주, 바베이도스, 한국 부산
수집 환경: 바다, 호수, 다양한 조명 조건(주간, 황혼, 야간)
引述
"해양 자율 주행의 핵심 과제는 수중 장애물의 위치와 종류를 정확히 파악하는 것이다."
"이 데이터셋은 수중 물체 탐지와 분류를 위한 다중 센서, 주석이 달린, 주체 중심의 인지 데이터셋으로, 해양 로봇 분야 발전에 기여할 것으로 기대된다."