德国柏林工业大学 发布 DeepLoc, Oxford Robot-Car, APR-BeIntelli 数据集, 应用在 机器人导航、三维定位 领域

德国柏林工业大学 本次发布的数据集 DeepLoc, Oxford Robot-Car, APR-BeIntelli, 本文介绍了一个名为APR-Transformer的模型架构，它使用图像或激光雷达数据预测绝对姿态（3D位置和3D方向）。论文中提及了三个数据集：DeepLoc、Oxford Robot-Car和APR-BeIntelli。DeepLoc是一个大规模的城市户外定位数据集，包含RGB图像和通过激光雷达SLAM系统计算的精确姿态标签。Oxford Robot-Car是一个包含激光雷达、相机、GNSS和雷达信息的多模态户外数据集，用于评估模型在各种天气、交通和行人条件下的性能。APR-BeIntelli是一个自定义数据集，由柏林工业大学DAI实验室在BeIntelli项目中收集，包含多摄像头RGB图像和同步的激光雷达点云，用于测试APR-Transformer在动态和复杂场景中的实用性。

查看DeepLoc, Oxford Robot-Car, APR-BeIntelli

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。