SFU-Store-Nav：一种用于室内人类导航的多模态数据集
计算机视觉与模式识别
2020-10-29 v1 机器人学
摘要
本文描述了一组涉及人类参与者与机器人的实验中收集的数据集。该组实验在加拿大不列颠哥伦比亚省伯纳比市西蒙弗雷泽大学计算科学机器人实验室进行，旨在收集包含常见手势、动作及其他可能指示人类导航意图（与自主机器人导航相关）的行为的数据。实验模拟购物场景，人类参与者进入后从其购物清单中选取物品，并与编程用于协助该参与者的 Pepper 机器人交互。我们收集了来自 108 名人类参与者的视觉数据与动作捕捉数据。视觉数据包含实验的实时记录，动作捕捉数据包含世界坐标系下人类参与者的位置与朝向。该数据集对机器人、机器学习和计算机视觉领域的研究人员具有价值。
引用
@article{arxiv.2010.14802,
title = {SFU-Store-Nav: A Multimodal Dataset for Indoor Human Navigation},
author = {Zhitian Zhang and Jimin Rhim and Taher Ahmadi and Kefan Yang and Angelica Lim and Mo Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14802},
year = {2020}
}
备注
5 pages, paper submitted to Data In Brief Journal