ResPlan：面向空间 AI 研究的 1.7 万套大规模房屋平面图数据集

我们介绍了 ResPlan，这是一个包含 1.7 万套详尽、结构丰富且具备真实感的住宅平面图数据集，旨在推动空间 AI 研究。每幅平面图都包含对建筑要素（墙面、门、窗、阳台）和功能空间（如厨房、卧室、浴室）的精确标注。ResPlan 通过提供更高的视觉保真度和更大的结构多样性，弥补了现有数据集如 RPLAN（Wu 等，2019）和 MSD（van Engelenburg 等，2024）的局限性，反映了真实且非理想化的住宅布局。作为一个通用、通用型资源，ResPlan 支持机器人、强化学习、生成式 AI、虚拟现实、增强现实、仿真以及游戏开发等广泛应用。平面图以几何格式和图基格式提供，使其能够直接集成到仿真引擎中并实现快速的 3D 转换。本文的关键贡献之一是提供了一个用于几何清洗、对齐和标注细化的开源管道。此外，ResPlan 包含房间连通性的结构化表示，支持图基空间推理任务。最后，我们对比分析了现有基准，并概述了由 ResPlan 启用的几个开放基准任务。最终，ResPlan 在规模、真实性和可用性方面都为下一代空间智能系统的开发和基准测试提供了一个稳健的基础。