පේළි මාරු සහ ක්ෂේත්ර අග හැරීම්
වෙනස් වන ක්ෂේත්ර ජ්යාමිතිය තුළ පේළියෙන් පිටවීම්, හැරීම්, අතිච්ඡාදන සහ මාර්ග ප්රතිසාධන වෙන් කරන්න.
කෘෂිකාර්මික රොබෝටික්ස් සඳහා ස්වාධීන යටිතල පහසුකම්
ක්ෂේත්රයේ සෑම පැයක්ම ඊළඟ ආකෘතියට ඉගෙන ගත හැකි දත්ත බවට පත් කරන්න.
කැමරා, LiDAR, GNSS, IMU සහ ක්රියාකරු සිදුවීම් එකම සොයාගත හැකි චක්රයක සම්බන්ධ කර, ක්ෂේත්ර ග්රහණයේ සිට ආකෘතියට සූදානම් dataset නිකුතු දක්වා ගෙන යන්න.
ක්ෂේත්ර සැසියේ සිට අනුවාදගත dataset නිකුතුව දක්වා එකම මෙහෙයුම් වාර්තාවක්.
MCAP + ROS
LiDAR + ලක්ෂ්ය වලාකුළු
බහු-කැමරා වීඩියෝ
ටෙලිමෙට්රී + ගමන් මාර්ග
එක් මෙහෙයුම් චක්රයක්
ක්ෂේත්ර සැසිය ආරම්භය පමණයි.
වෙන්වූ භාරදීම් වෙනුවට සමමුහුර්ත ක්ෂේත්ර ග්රහණයේ සිට ඊළඟ ආකෘතියට සූදානම් dataset නිකුතුව දක්වා සොයාගත හැකි මාර්ගයක් භාවිත කරන්න.
- 01
සමමුහුර්ත ක්ෂේත්ර සැසි ඇතුළත් කරන්න
කාලය හෝ මූලාශ්ර සන්දර්භය නොනසා MCAP, වීඩියෝ, point cloud, GNSS, IMU සහ යන්ත්ර සිදුවීම් එක් කරන්න.
- 02
දුෂ්කර බිම් කොටස් තෝරන්න
ඊළඟ පුහුණු චක්රයට අවශ්ය අවස්ථා සකස් කිරීමට ක්ෂේත්රය, මාර්ගය, බෝග අවධිය, කාලගුණය, මැදිහත්වීම සහ සංවේදක තත්ත්වය අනුව සොයන්න සහ කොටස් කරන්න.
- 03
තහවුරු කළ හැකි Ground Truth ගොඩනඟන්න
ආකෘති සහාය මිනිස් 2D, 3D සහ කාලානුක්රමික සමාලෝචනය සමඟ එක් කර, එක් එක් නිකුතුවට අවශ්ය තත්ත්ව දොරටු යොදන්න.
- 04
අනුවාදගත නිකුතුවක් පළ කරන්න
Manifest අන්තර්ගතය සහ මූලාශ්ර ස්ථිර කර, ප්රකාශිත අයිතිවාසිකම් metadata අමුණා, පුහුණුව සහ ඇගයීම සඳහා loader විසඳන වෙනස් කළ නොහැකි revision එකක් පළ කරන්න.
අවස්ථා බුද්ධිය
යන්ත්ර හැසිරීම වෙනස් කරන මොහොත සොයන්න.
සෑම සිදුවීමකම සංවේදක සහ මෙහෙයුම් සන්දර්භය රකිමින් දිගු ක්ෂේත්ර ධාවන ඉලක්කගත පුහුණු කොටස් බවට පත් කරන්න.
දූවිලි, දිලිසීම සහ අඩු දෘශ්යතාව
දූවිලි, සෙවණැලි, අඩු ආලෝකය, අවහිරතා සහ වෙනස් වන බෝග ඝනත්වය හරහා perception හැසිරීම සසඳන්න.
ක්රියාකරු මැදිහත්වීම්
අතින් පාලනය ගැනීම් සහ ප්රතිසාධන සිදුවීම් ඊළඟ තේරීම් සහ සමාලෝචන චක්රයට ගෙන එන්න.
දිගුකාලීන dataset අනන්යතාව
ඔබේ ස්වයංක්රීය පද්ධතියට ප්රතිනිර්මාණය කළ හැකි නිකුතුවක් ලබා දෙන්න.
සෑම පුහුණු කට්ටලයක්ම කණ්ඩායම් අතර යවන folder එකක් ලෙස නොව, ස්ථාවර ලිපිනයක් ඇති පාලිත artifact එකක් ලෙස සලකන්න.
- කියවීමට පහසු dataset යොමුව සහ වෙනස් කළ නොහැකි canonical revision එක
- Manifest digest, object ගණන, මුළු ප්රමාණය සහ මූලාශ්ර
- Revision එකට අමුණා ඇති ප්රකාශිත අයිතිවාසිකම් ලේඛනය සහ ප්රවේශ කොන්දේසි
- Loader මඟින් ලබාදෙන පළ කළ තත්ත්වය සහ revision අනන්යතාව
Dataset නිකුතු manifest
අනුවාදගතයි- Dataset
- agriculture/row-navigation
- නිකුතුව
- v18
- මූලාශ්ර වාර්තා
- primary / avala · calibration / avala
- ප්රකාශිත අයිතිවාසිකම්
- අමුණා ඇත
- Revision තත්ත්වය
- පළ කර ඇත
agriculture/row-navigation@v18ක්ෂේත්ර ස්වයංක්රීයතාව සඳහා ගොඩනැඟූ
මුළු කෘෂිකාර්මික රොබෝටික්ස් වැඩසටහනටම එක් දත්ත පද්ධතියක්.
Navigation, බෝග සත්කාර, අස්වනු සහ ගුවන් පරීක්ෂණ එකම dataset සහ තත්ත්ව පදනම මත තබන්න.
ස්වයංක්රීය ක්ෂේත්ර navigation
සමමුහුර්ත වාහන සැසිවලින් පේළි අනුගමනය, ක්ෂේත්ර අග හැරීම්, බාධක මඟහැරීම සහ මාර්ග ප්රතිසාධනය තෝරන්න.
නිරවද්ය බෝග සත්කාර
ඉලක්කගත ඉසීම, වල් පැළ ඉවත් කිරීම, ශාක හඳුනාගැනීම සහ බෝග තත්ත්ව අවබෝධය සඳහා perception dataset ගොඩනඟන්න.
අස්වනු සහ හැසිරවීම
නෙළීමේ සහ අස්වනු පද්ධති සඳහා කාලානුක්රමික අන්තර්ක්රියා, object තත්ත්ව සහ දුෂ්කර edge case සමාලෝචනය කරන්න.
ගුවන් පරීක්ෂාව
Drone රූප සහ telemetry ක්ෂේත්ර සිතියම්කරණය, නිරීක්ෂණය සහ පරීක්ෂණ ආකෘති සඳහා සොයාගත හැකි dataset බවට පත් කරන්න.
එක් ආකෘති බාධකයකින් ආරම්භ කරන්න
ඔබේ වැඩසටහනට ඊළඟට අවශ්ය ක්ෂේත්ර දත්ත නිකුතුව සැලසුම් කරන්න.
ඔබේ සංවේදක පද්ධතිය, වත්මන් ක්රියාවලිය සහ ඉලක්ක හැසිරීම රැගෙන එන්න. ක්ෂේත්ර සැසිවලින් අනුවාදගත dataset එකක් දක්වා පැහැදිලි මාර්ගයක් සමඟ පිටවන්න.