相关实验视频
Updated: May 1, 2026

14:25
Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging
Published on: March 6, 2013
16.5K
葡萄SLAM:基于无人机的单眼视觉数据集,用于SLAM,SfM和3D重建,在具有挑战性的照明条件下的轨迹
Kaiwen Wang1,2, Sergio Vélez3, Lammert Kooistra4
1Information Technology Group, Wageningen University & Research, Wageningen, 6708 PB, the Netherlands.
Data in brief
|April 15, 2025
概括
这项研究介绍了GrapeSLAM,这是一个用于农业机器人的新数据集. 它提供了来自葡萄园的关键视频数据,以推进精准农业中的机器人感知和路径规划.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 农业科学 农业科学
背景情况:
- 同时定位和映射 (SLAM) 对于机器人导航和农业决策至关重要.
- 精准农业需要自动感知和路径规划以提高效率.
- 缺乏公共数据集阻碍了农业机器人算法的发展.
研究的目的:
- 引入"GrapeSLAM"数据集,这是农业机器人研究的新型资源.
- 为葡萄园环境提供全面的视频数据.
- 促进农业中SLAM算法的开发和测试.
主要方法:
- 采集葡萄园视频数据使用幻影4RTK无人机 (UAV).
- 在不同照明条件下在地面上空1-3米处捕获的数据.
- 使用RTK和IMU记录无人机轨迹,以准确地定位.
主要成果:
- "葡萄SLAM"数据集提供了来自葡萄园环境的各种视频.
- 包括精确的轨迹数据与视觉信息同步.
- 能够对机器人感知和导航系统进行可靠的测试.
结论:
- "GrapeSLAM"数据集解决了对专门农业机器人数据的需求.
- 它支持葡萄园运营的自主导航和感知方面的进步.
- 通过可访问的,高质量的数据,促进精准农业的研究.
更多相关视频
11:34High-resolution, High-speed, Three-dimensional Video Imaging with Digital Fringe Projection Techniques
Published on: December 3, 2013
15.6K
12:59Three and Four-Dimensional Visualization and Analysis Approaches to Study Vertebrate Axial Elongation and Segmentation
Published on: February 28, 2021
3.6K