데이터셋 소개

본 데이터셋은 인도(보행로)를 따라가면서 수집한 카메라 영상, 정밀 GPS 데이터, 저가 GPS 데이터, IMU 데이터로 구성된다. 본 데이터는 오픈소스로 진행되는 DeepGuider 프로젝트(https://github.com/deepguider/DeepGuider)에서 연구개발 목적으로 수집된 데이터셋으로서, 로봇이 인도를 따라가면서 주변의 환경을 인지하고 자신의 위치를 파악하기 위한 환경인식 목적으로 수집되었다. 데이터는 약 2 ~ 3개월 간격으로 1년에 걸쳐 수집되었으며 계절의 변화(가로수, 눈 등)에 따른 환경 인식 및 위치추정 실험용으로 활용이 가능하다.

사용 센서

• Logitech C930e: RGB 웹카메라, 수평시야각 82도, 수직시야각 52도

• NovAtel PwrPak7: 참값 측정용 DGPS (10Hz, 정확도 0.4m)

• AsenKorea GPS620: 저가형 GPS (1Hz, 정확도 3.0m CEP)

• XSENS MTi-30-2A5G4: AHRS

데이터 구성

• 영상데이터: 1280 x 720 해상도, 10 fps, AVI 동영상

• 저가형 GPS 위치: latitude(위도), longitude(경도), 1Hz

• 정밀 DGPS 위치: latitude(위도), longitude(경도), 10Hz

• 저가형 GPS 궤적: OpenStreetMap에 그려진 GPS 궤적

• 정밀 DGPS 궤적: OpenStreetMap에 그려진 DGPS 궤적

• IMU(AHRS): quaternion 방향각, 10Hz

영상데이터의 타임스탬프(timestamp) 계산

영상데이터 외의 센서 데이터(GPS, IMU)는 timestamp를 포함한 .csv 파일로 되어 있다. 하지만, 영상데이터에는 별도의 timestamp가 없으며 i번째 영상 프레임의 timestamp는 다음과 같이 계산한다 (단, video_fps = 10, first_data_time = 센서 데이터의 최초 timestamp 값, video_scale = video_fps * (last_data_time - first_data_time) / total_frames).

timestamp = frame_index * video_scale / video_fps + first_data_time