与机器竞速：一个全标注、开放设计的自主与有人驾驶高速飞行数据集
机器人学
2026-02-02 v2
摘要
无人机，尤其是多旋翼飞行器，如今能在恶劣环境中执行灵巧任务，从基础设施监测到紧急递送。自主无人机竞速已成为开发和评估这些能力的理想基准。其挑战包括剧烈机动下的精确且鲁棒的视觉-惯性里程计、复杂空气动力学以及受限的计算资源。随着研究者日益将精力投入其中，他们也需要工具来及时、公平地比较其成果与进展。借助该数据集，我们希望（i）支持新方法的开发，以及（ii）为源自更广泛机器人与人工智能社区的方法建立定量比较。我们希望提供一个一站式资源，全面涵盖（i）激进的自主与有人驾驶飞行，（ii）高分辨率、高频次的视觉、惯性与运动捕捉数据，（iii）指令与控制输入，（iv）多种光照设置，以及（v）无人机竞速门的角点级标注。我们还发布了使用商用现成组件和开源飞控 Betaflight 复现我们飞行平台的完整规格，以使无人机竞速研究民主化。我们的数据集、开源脚本与无人机设计可在 https://github.com/tii-racing/drone-racing-dataset 获取。
引用
@article{arxiv.2311.02667,
title = {Race Against the Machine: a Fully-annotated, Open-design Dataset of Autonomous and Piloted High-speed Flight},
author = {Michael Bosello and Davide Aguiari and Yvo Keuter and Enrico Pallotta and Sara Kiade and Gyordan Caminati and Flavio Pinzarrone and Junaid Halepota and Jacopo Panerati and Giovanni Pau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.02667},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 7 figures