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研究人員聯(lián)合歐卡智舶公開了內(nèi)陸水道中無人船的多傳感器數(shù)據(jù)集USVInland

新機(jī)器視覺 ? 來源:機(jī)器人大講堂 ? 作者:機(jī)器人大講堂 ? 2021-03-29 13:43 ? 次閱讀
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隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,自動駕駛場景逐漸由路面擴(kuò)展至水上,無人船(USV)及其相關(guān)應(yīng)用成為近年來研究熱點之一。其中,內(nèi)河無人船具有極大的應(yīng)用價值,如內(nèi)河自主運輸、測繪、水質(zhì)檢測和河道垃圾清理等。不同于海面無人船,內(nèi)河相對狹窄和復(fù)雜的環(huán)境,對無人船的定位和感知帶來了新的挑戰(zhàn)。最近,清華大學(xué)與西北工業(yè)大學(xué)的研究人員聯(lián)合歐卡智舶公開了內(nèi)陸水道中無人船的多傳感器數(shù)據(jù)集USVInland,旨在促進(jìn)無人船領(lǐng)域相關(guān)研究。

如今,無人駕駛技術(shù)日益成熟,無人機(jī)隨處可見,無人駕駛汽車也經(jīng)常登上頭條。

天上和地上都有“無人設(shè)備”了,那水上呢?

當(dāng)然是AI船長——“無人船”了!

海洋上的無人船技術(shù)近年來可謂是“百花齊放”,甚至聽說單靠CPU就能開發(fā)在海上的無人船。

然而,內(nèi)陸河道中的無人船技術(shù)還非常有限,這是由于內(nèi)陸水道比較狹窄,GPS信號會由于河岸植被、河道旁建筑以及橋梁的遮擋而減弱,并且在內(nèi)河中,無人船的姿態(tài)變化更加頻繁,所以無人駕駛和海上無人船技術(shù)的通用策略在內(nèi)河上是行不通的。

針對以上挑戰(zhàn),清華大學(xué)與西北工業(yè)大學(xué)的研究人員聯(lián)合歐卡智舶公開了一組內(nèi)陸水道中無人船的多傳感器數(shù)據(jù)集——USVInland,據(jù)說該數(shù)據(jù)集是全球第一個內(nèi)河場景下的無人船數(shù)據(jù)集。

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▍耗時4個月,風(fēng)雨無阻采集多種數(shù)據(jù)

“世界上第一個內(nèi)河無人船數(shù)據(jù)集”!這么牛的數(shù)據(jù)集USVInland是怎么來的呢?

研究人員花了四個月的時間,利用自家無人駕駛船風(fēng)雨無阻地在各種天氣條件下、不同的時間段、以及不同的內(nèi)陸河道場景中收集。

USVInland數(shù)據(jù)集涵蓋了內(nèi)河的大多數(shù)駕駛情況,共采集到了27段原始數(shù)據(jù),總行駛距離超過26公里。

這些數(shù)據(jù)來源于無人船上安裝的多個傳感器,包括激光雷達(dá)系統(tǒng),立體攝像機(jī),毫米波雷達(dá),GPS天線和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IMU。

其中,激光雷達(dá)系統(tǒng)可以精確捕獲船上的3D屬性,3個毫米波雷達(dá)負(fù)責(zé)提供周圍環(huán)境點云數(shù)據(jù)。

為了同步多個傳感器的數(shù)據(jù),在收集開始時,研究人員首先記錄每個傳感器捕獲的幀的絕對時間戳。然后,將每個傳感器內(nèi)部時鐘的每個幀的準(zhǔn)確相對時間戳與傳感器數(shù)據(jù)一起記錄下來。這種方法的同步精度很高,可以很好地滿足內(nèi)陸水道場景的要求。

▍數(shù)據(jù)集含有多種算法支持

受到目前發(fā)布最早、影響力最大的自動駕駛算法評測數(shù)據(jù)集KITTI的啟發(fā),USVInland數(shù)據(jù)集引入了SLAM(同時定位與地圖構(gòu)建)、立體匹配和水岸分割任務(wù)。

SLAM對于內(nèi)河的無人船是必需的,尤其是在無法直接測量船的位置的情況下,數(shù)據(jù)來自無人船GPS位置和IMU姿態(tài)信息的輸出。SLAM基準(zhǔn)測試總共包含33個公共序列,這些公共序列是從27個原始序列中剪切而來的,每個SLAM序列的持續(xù)時間范圍從100秒到2600秒。

在內(nèi)河航道的復(fù)雜場景中,可靠的立體聲匹配系統(tǒng)有助于安全導(dǎo)航。立體匹配子數(shù)據(jù)集中有324個圖像對,為了生成立體匹配基準(zhǔn)的地面實況,地面真實數(shù)據(jù)是從激光雷達(dá)點云生成的。

水岸分割則有助于無人船區(qū)分可航行區(qū)域和障礙物、河面反射和真實物體;水分割基準(zhǔn)包含700張圖像,這些圖像是通過手動選擇具有各種水線形狀的水道圖像來選擇的。其中,有518張相對低分辨率(640*320)和182張相對高分辨率(1280*640)的圖像以及注釋數(shù)據(jù)。

在應(yīng)用了多種算法后,研究團(tuán)隊證實了:將自動駕駛的通用方法應(yīng)用于內(nèi)河航道場景時效果并不好,也不滿足無人船安全航行的要求。

▍進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)集,為行業(yè)提供支持

歐卡智舶的研究團(tuán)隊表示,USVInland數(shù)據(jù)集的發(fā)布,是為無人船及水面自動駕駛領(lǐng)域相關(guān)研究者提供一個平臺和基準(zhǔn),并促進(jìn)該領(lǐng)域的發(fā)展。

接下來,他們將計劃繼續(xù)拓展數(shù)據(jù)集,例如更多的歷史數(shù)據(jù),以便對現(xiàn)實世界內(nèi)陸水道中的USV的長期SLAM進(jìn)行研究。

責(zé)任編輯:lq

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原文標(biāo)題:全球首個內(nèi)河無人駕駛數(shù)據(jù)集公布!清華大學(xué)等高校聯(lián)合AI公司開發(fā)

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機(jī)器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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