面向移动机器人的大规模室内动态场景理解数据集
机器人学
2024-07-02 v2
摘要
大多数现有机器人数据集仅捕获静态场景数据，因而在评估机器人的动态性能方面受到限制。为此，我们提出了面向移动机器人的大规模室内数据集，称为THUD (Tsinghua University Dynamic)机器人数据集，用于训练和评估其动态场景理解算法。具体而述，详细阐述了THUD数据集的构建，包括组织结构、数据获取和标注方法。该数据集包括真实场景和合成数据，分别使用真实机器人平台和物理仿真平台进行收集。当前数据集包括13个大规模动态场景、90K图像帧、20M个静态和动态物体的2D/3D边界框、相机姿态和IMU。该数据集正在持续扩充。随后，在THUD数据集上评估了主流室内场景理解任务的性能，如3D目标检测、语义分割和机器人定位。这些实验揭示了在动态场景中某些机器人场景理解任务面临的严峻挑战。通过分享该数据集，我们旨在快速推动新型移动机器人算法的发展，以适应机器人实际工作中的复杂拥挤动态场景。
引用
@article{arxiv.2406.19791,
title = {Mobile Robot Oriented Large-Scale Indoor Dataset for Dynamic Scene Understanding},
author = {Yifan Tang and Cong Tai and Fangxing Chen and Wanting Zhang and Tao Zhang and Xueping Liu and Yongjin Liu and Long Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19791},
year = {2024}
}
备注
This version has been accepted by ICRA2024 and the dataset has been published, where the link can be found in the paper