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【Towards Long-term Robotics in the Wild】

文章链接：[2404.18477] Towards Long-term Robotics in the Wil...

作者单位：CSIRO（澳）联邦科学与工业研究组织、昆士兰科技大学

在本文中，我们强调了大规模数据集对于提高野外机器人技术能力的重要性，特别是在自然环境中。虽然有大量的数据集存在于城市和郊区环境中，但那些针对自然环境的数据集却很少。我们最近的baseline基准程序WildPlaces和WildScenes通过在林种结构环境中提供同步的图像、激光雷达、语义和精确的6-DoF位姿信息来解决这一差距。我们强调了该数据集的多模态特性，并讨论和展示了其在各种下游任务中的实用性，例如位置识别和2D和3D语义分割任务。

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