i2Nav-Robot：大规模室内外机器人数据集用于多传感器融合导航与制图
机器人学
2025-08-28 v2
摘要
准确可靠的导航对于自主无人地面车辆（UGV）至关重要。然而，当前 UGV 数据集在传感器配置、时间同步、地面真值和场景多样性方面存在不足，难以满足推进导航和制图技术的需求。为此，我们提出 i2Nav-Robot，一个用于室内外环境多传感器融合导航和制图的大规模数据集。我们将多模态传感器集成包括最新的前视和 360 度固态激光雷达、4 维雷达、立体相机、里程计、全球导航卫星系统（GNSS）接收器和惯性测量单元（IMU）于一个全向轮式机器人上。通过硬件同步和离线标定获得准确的时间戳。数据集包括十个大规模序列，覆盖多样化的 UGV 运行场景，如户外街道和室内停车场，总长度约为17060米。来自后处理集成导航方法基于导航级 IMU 的高频地面真值，位置精度达到厘米级。所提出的 i2Nav-Robot 数据集已由超过十个开源多传感器融合系统进行评估，证明其数据质量优越。
引用
@article{arxiv.2508.11485,
title = {i2Nav-Robot: A Large-Scale Indoor-Outdoor Robot Dataset for Multi-Sensor Fusion Navigation and Mapping},
author = {Hailiang Tang and Tisheng Zhang and Liqiang Wang and Xin Ding and Man Yuan and Zhiyu Xiang and Jujin Chen and Yuhan Bian and Shuangyan Liu and Yuqing Wang and Guan Wang and Xiaoji Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11485},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 12 figures