안녕하세요 SLAM 공부 김기섭입니다. 최근 SLAM 이 간단한 환경에서는 많이 풀렸다고 생각되서인지, 극한 환경 (안개, 한밤중 등)
SLAM/code 2020. 2. 6. 15:04안녕하세요 SLAM 공부 김기섭입니다.
최근 SLAM 이 간단한 환경에서는 많이 풀렸다고 생각되서인지,
극한 환경 (안개, 한밤중 등) 에서도 SLAM이 잘되게 하자 라는 쪽으로 연구가 많이 이뤄지고 있는 것 같습니다. (예시: https://youtu.be/hDZy47MaPDQ?t=109)
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한편, 극한 환경을 위해서는 기존에 많이 쓰던 센서 (camera, lidar) 로 알고리즘을 잘 개발하는 것뿐 아니라
이러한 환경 자체에 강인한 센서를 사용하는 것도 문제를 쉽게 해결하는 방법일 수 있는데요
관련 데이터셋을 소개합니다.
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ICRA 2019 학회의 SLAM dataset workshop 에서 BEST POSTER PRESENTATION AWARD 를 수상한 논문인데요, ViViD : Vision for Visibility Dataset
Vision for Visibility 라는 이름의 약자로 Beyond-visibility vision sensors 로 thermal camera 와 event camera 를 동시에 포함하고 있는게 특징같습니다.
아웃도어와 인도어에서 다양한 시퀀스들을 포함하고 있네요
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논문 https://drive.google.com/file/d/1DqiMbdbOKX29Qgk-V5B6JVFPkWKLjSqN/view
발표자료 https://drive.google.com/file/d/1HMCVOeCpdI84IBWQ5dw08amVP8TppSZ_/view
데이터는 여기서 받을수있습니다 https://sites.google.com/view/dgbicra2019-vivid/
감사합니다! (급마무리)
