The Rosario Dataset: Multisensor Data for Localization and Mapping in Agricultural Environments

Registro completo

Título

The Rosario Dataset: Multisensor Data for Localization and Mapping in Agricultural Environments

Autor(es)

Pire, Taihú Aguará Nahuel; Mujica, Martín; Civera Sancho, Javier; Kofman, Ernesto Javier

Afiliación(es) del/de los autor(es)

Pire, Taihú Aguará Nahuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
Mujica, Martín. Universidad Nacional de Rosario; Argentina
Civera Sancho, Javier. Universidad de Zaragoza; España
Kofman, Ernesto Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina

Resumen

In this paper we present the Rosario dataset, a collection of sensor data for autonomous mobile robotics in agricultural scenes. The dataset is motivated by the lack of realistic sensor readings gathered by a mobile robot in such environments. It consists of six sequences recorded in soybean fields showing real and challenging cases: highly repetitive scenes, reflection, and burned images caused by direct sunlight and rough terrain among others. The dataset was conceived in order to provide a benchmark and contribute to the agricultural simultaneous localization and mapping (SLAM)/odometry and sensor fusion research. It contains synchronized readings of several sensors: wheel odometry, inertial measurement unit (IMU), stereo camera, and a Global Positioning System real-time kinematics (GPS-RTK) system. The dataset is publicly available from http://www.cifasis-conicet.gov.ar/robot/.

Año de publicación

2024

Idioma

inglés

Formato (Tipo MIME)

application/octet-stream
text/plain
image/gif

Clasificación temática de acuerdo a la FORD

Ingeniería eléctrica, electrónica e informática

Condiciones de uso

Disponible en acceso abierto bajo licencia Creative Commons https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/

Repositorio digital

CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Identificador de proyecto

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas/PUE 0015-2016