机器人杯 2023-2024 年 ROSbag 数据集
Irene González Fernández1, Juan Diego Peña Narváez1, José Miguel Guerrero Hernández1
1Department of Signal Theory and Communications and Telematic Systems and Computation, Universidad Rey Juan Carlos, Campus Fuenlabrada, Camino del Molino, 5, Fuenlabrada, Madrid 28942, Spain.
Data in brief
|December 5, 2024
概括
这一数据集捕捉了自主机器人在社会任务中的表现和在RoboCup比赛中的导航. 它包括TIAGo机器人在动态环境中与人类互动的感官数据和视频.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 人与机器人的交互
背景情况:
- 自主机器人越来越多地被部署在复杂,动态的环境中.
- 评估机器人在人类互动的社会和导航任务中的表现至关重要.
- 标准化数据集对于基准测试和推进机器人能力至关重要.
研究的目的:
- 在RoboCup比赛期间呈现TIAGo机器人的综合数据集.
- 促进对自主机器人在社会任务和导航中的行为进行研究.
- 提供有价值的数据,用于在现实的场景中分析人机交互.
主要方法:
- 使用配备RGB-D摄像头,激光扫描仪和麦克风的TIAGo机器人收集数据.
- 在ROSbag文件中记录传感数据和机器人规划行为.
- 在比赛期间捕捉第三人视频视角的任务执行.
主要成果:
- 一个丰富的数据集,包括感官信息,行为数据和视觉记录.
- 数据涵盖了自主机器人在社交互动和导航方面的表现.
- 该数据集记录了机器人在动态环境中的机器人行为,包括人类的存在.
结论:
- 该数据集为机器人和人工智能研究人员提供了宝贵的资源.
- 它可以在以人为中心的环境中对自主系统进行深入分析.
- 这些数据可以推动机器人学习,规划和社交导航的进步.
