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The S3LI Vulcano Dataset: A Dataset for Multi-Modal SLAM in Unstructured Planetary Environments

Giubilato, Riccardo und Müller, Marcus Gerhard und Sewtz, Marco und Encinar González, Laura Alejandra und Folkesson, John und Triebel, Rudolph (2026) The S3LI Vulcano Dataset: A Dataset for Multi-Modal SLAM in Unstructured Planetary Environments. In: 2026 IEEE Aerospace Conference, AERO 2026. IEEE. 2026 IEEE Aerospace Conference, 2026-03-07 - 2026-03-14, Big Sky, Montana. doi: 10.1109/AERO66936.2026.11519802. ISBN 979-8-3315-7360-7. ISSN 2996-2358.

[img] PDF
5MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/11519802

Kurzfassung

We release the S3LI Vulcano dataset, a multi-modal dataset towards development and benchmarking of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and place recognition algorithms that rely on visual and LiDAR modalities. Several sequences are recorded on the volcanic island of Vulcano, from the Aeolian Islands in Sicily, Italy. The sequences provide users with data from a variety of environments, textures and terrains, including basaltic or iron-rich rocks, geological formations from old lava channels, as well as dry vegetation and water. The data (rmc.dlr.de/s3li_dataset) is accompanied by an open source toolkit (github.com/DLR-RM/s3li-toolkit) providing tools for generating ground truth poses as well as preparation of labelled samples for place recognition tasks.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/222866/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:The S3LI Vulcano Dataset: A Dataset for Multi-Modal SLAM in Unstructured Planetary Environments
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Giubilato, RiccardoDLRhttps://orcid.org/0000-0002-3161-3171NICHT SPEZIFIZIERT
Müller, Marcus GerhardMarcus.Mueller (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sewtz, MarcoMarco.Sewtz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1662-534XNICHT SPEZIFIZIERT
Encinar González, Laura Alejandralaura.encinargonzalez (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Folkesson, Johnjohnf (at) kth.seNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Triebel, RudolphRudolph.Triebel (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 Mai 2026
Erschienen in:2026 IEEE Aerospace Conference, AERO 2026
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/AERO66936.2026.11519802
Verlag:IEEE
ISSN:2996-2358
ISBN:979-8-3315-7360-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Visual Relocalisation, Place Recognition, SLAM
Veranstaltungstitel:2026 IEEE Aerospace Conference
Veranstaltungsort:Big Sky, Montana
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:7 März 2026
Veranstaltungsende:14 März 2026
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Planetare Exploration
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Giubilato, Riccardo
Hinterlegt am:08 Jun 2026 15:53
Letzte Änderung:08 Jun 2026 15:53

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