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Oxford Offroad Radar Dataset (OORD): Data Collection in Scottish Highlands


Основні поняття
Radar dataset collected in rugged Scottish highlands for offroad applications.
Анотація
Academic and commercial interest in millimetre-wave radar for autonomous vehicles. OORD dataset focuses on offroad environments in extreme weather conditions. Includes radar scans, GPS/INS reference data, and neural network weights. Comparison with other radar datasets and evaluation of radar place recognition methods. Detailed description of off-road routes and collection sites. Summary statistics for various routes and datasets provided. Description of sensors, dataset format, and software tools. Evaluation results and comparison of radar place recognition methods.
Статистика
"In total we release over 90 GiB of radar scans as well as GPS and IMU readings by driving a diverse set of four routes over 11 forays, totalling approximately 154 km of rugged driving." "The radar was mounted at the centre of the vehicle aligned to the vehicle axes." "Recall@1/5/10 localisation success rate (%) for all example methods defined in Sec. VI and discussed in Sec. VII over 5 pairs of trajectories from our dataset."
Цитати
"There is a growing academic interest as well as commercial exploitation of millimetre-wave scanning radar for autonomous vehicle localisation and scene understanding." "Radar in particular can handle challenging conditions like low-light environments." "We release the first radar dataset focusing on off-road, difficult terrain and naturalistic environments."

Ключові висновки, отримані з

by Matt... о arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02845.pdf
OORD

Глибші Запити

어떻게 OORD 데이터셋이 현재의 벤치마크를 넘어 레이다 장소 인식의 발전에 기여할 수 있을까요?

OORD 데이터셋은 자연 환경에서 수집된 고도의 도전적인 조건 하에 신중하게 수집되었습니다. 이 데이터셋은 레이다 장소 인식 분야에서의 진전을 촉진하기 위해 만들어졌습니다. OORD 데이터셋을 사용하여 이 작업을 통해 다양한 오픈 소스 레이다 장소 인식 시스템을 통해 이 데이터셋을 활용하여 이 작업을 보여주었습니다. 이는 데이터셋을 보여주는 것뿐만 아니라 이 발전하는 분야에서의 미래 연구를 위한 견고한 플랫폼을 확립하는 데 목적이었습니다.

어떤 잠재적인 도전 요인들이 오프로드 자율 주행 차량에 레이다 기반 시스템을 구현하는 데 있을까요?

오프로드 자율 주행 차량에 레이다 기반 시스템을 구현하는 데는 몇 가지 잠재적인 도전 요인이 있습니다. 첫째, 오프로드 환경은 도로 주행과는 다른 도전적인 지형과 난관을 제공할 수 있습니다. 불규칙한 지형, 풍부한 자연적 특징, 그리고 예기치 않은 날씨 조건은 레이다 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 둘째, 오프로드 환경에서의 레이다 데이터의 해석과 처리는 도로 주행 환경보다 더 복잡할 수 있습니다. 이는 정확한 장소 인식과 주행 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 마지막으로, 오프로드 환경에서의 레이다 시스템의 안정성과 신뢰성은 항상 고려해야 할 중요한 문제입니다.

오프로드 환경에서의 레이다 기술의 활용이 자율 주행 차량의 미래에 어떻게 영향을 미칠 수 있을까요?

오프로드 환경에서의 레이다 기술의 활용은 자율 주행 차량의 미래에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 첫째, 레이다 기술은 시야가 제한된 환경에서도 우수한 성능을 발휘할 수 있어 안정성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 오프로드 환경에서의 레이다 기술은 낮은 조명 조건이나 악천후와 같은 극단적인 날씨 조건에서도 효과적으로 작동할 수 있어 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 레이다 기술은 다양한 지형과 환경에서의 자율 주행을 지원하여 산업 및 서비스 분야에서의 활용 가능성을 확대할 수 있습니다. 이러한 이점들은 오프로드 환경에서의 레이다 기술이 자율 주행 차량의 미래에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
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