SJTU-ViSYS/M2DGR

What it solves

M2DGRは、地上走行型ロボットの同時定位と地図作成 (SLAM) アルゴリズムのベンチマークおよび向上させるために特別に設計された、大規模・多モーダルデータセットを提供します。既存の最先端 (SOTA) SLAM ソリューションが失敗しやすい、完全な暗闇やエレベーター内といった、豊富なセンサー情報と挑戦的な実世界シナリオ（シナリオ-wise）を包含するデータセットの不足を解消します。

How it works

本プロジェクトは、包括的なセンサースイートを装備した地上走行型ロボットによってキャプチャされた 36 個のシーケンス (約 1TB のデータ) を提供します。データは同期・校正済みであり、 ground truth trajectories は、モーションキャプチャ装置、レーザー 3D トラッカー、および RTK 受信機のような高精度ツールを使用して提供されます。

センサースイートの構成は以下の通りです：

• Vision: 6 つの全方位魚眼カメラ、1 つの天頂カメラ、1 視点カラーカメラ、1 つの赤外線カメラ、および 1 つのイベントカメラ。
• Lidar: 32 線束の Velodyne VLP-32C。
• Inertial/Positioning: 2 つの IMU と 2 つの GNSS 受信機 (including RTK)。

Who it’s for

地上走行型ロボットのナビゲーション、センサー融合、および SLAM アルゴエリズムに取り組む研究者や開発者で、システムの堅牢性と精度を評価するための多様で挑戦的なベンチマークが必要な方々です。

Highlights

• Rich Modality: Lidar、RGB、赤外線、イベントカメラ、IMU、および GNSS データの組み合わせ。
• Diverse Scenarios: 屋内・屋外環境、エレベーターや完全な暗闇といった "corner cases" を含む。
• Comprehensive Benchmark: 様々な SOTA SLAM アルゴリズムの欠陥を分析・評価するために使用されます。
• Extensive Adoption: 数多くのオープンソース SLAM プロジェクトや研究論文の基盤として利用されています。