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CoPeD - 推进多机器人协同感知：一个实际环境中的综合数据集
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了一个全面真实世界的多机器人协同感知数据集，利用空中-地面机器人协同的潜力，提供不同的视角和传感器模态，适应各种研究兴趣。数据集多样性和重叠度足够，可以促进多机器人协同感知算法的研究。
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关键要点
- 过去十年中，单一机器人感知取得了重大进展，但多机器人协同感知的研究仍未被广泛探索。
- 本文提出了一个全面真实世界的多机器人协同感知数据集，以推动该领域的研究。
- 数据集利用空中-地面机器人协同的潜力，具有不同的空间视角和互补的机器人移动性。
- 数据集提供原始传感器输入、姿态估计和可选的高级感知注释，适应各种研究兴趣。
- 与现有的SLAM数据集相比，该数据集确保了多样化的传感器视角范围和足够的重叠。
- 通过多个协同感知任务定性证明了数据集的价值。
- 该工作有望在多模态协同感知中解锁高级场景理解的潜在研究。
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