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研究团队发布FoMo多季节森林导航数据集

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AI 综述

Matěj Boxan 等研究团队发布 FoMo 多季节森林机器人导航数据集,在 Forêt Montmorency 北方森林中历时一年、12 次部署采集超过 64 km 的六条多样化轨迹,用于挑战现有里程计与 SLAM 流程。 数据涵盖旋转与混合固态激光雷达、FMCW 雷达、立体与单目相机及两个 IMU,真值由三台 GNSS 接收机与静态基站后处理得到,并附气象站、相机标定和车辆功耗等元数据。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新

报道时间线

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10月6日
  1. arXiv cs.RO 机器人学
    FoMo:面向 Forêt Montmorency 多季节机器人导航数据集发布

    研究团队发布 FoMo 多季节数据集,在北方森林中历时一年、12 次部署采集超过 64 km 的六条多样化轨迹,用于挑战现有里程计与 SLAM 流程。数据涵盖旋转与混合固态激光雷达、FMCW 雷达、立体与单目相机及两个 IMU,真值由三台 GNSS 接收机与静态基站后处理得到,并附气象站、相机标定和车辆功耗等元数据。

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