MonocularVision-Datasets.xlsx

Name: MonocularVision-Datasets.xlsx
Creator: Gangfeng Liu
Published: 2019-03-02T00:00:00+08:00

Figshare2019-03-02 更新2026-04-08 收录

单目视觉感知

机器人导航

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

Experimental datasets (group1-8) of monocular vision.

提供机构：

Gangfeng Liu

创建时间：

2019-03-02

M3arsSynth

火星探测

机器人导航

M3arsSynth数据集是由北京交通大学、德克萨斯大学奥斯汀分校等机构共同创建的多模态火星数据集，包含超过1万条视频、深度图、法线图和文本描述。该数据集从NASA的行星数据系统获取真实火星导航图像，并利用几何基础模型进行3D重建，生成高保真度的多视角3D视频序列。M3arsSynth数据集旨在为火星场景生成和模拟提供支持，用于任务演练和机器人导航等应用。

arXiv2025-07-11 更新580

Audio-Visual BatVision Dataset

声学定位

机器人导航

BatVision数据集分为两部分：BatVision V1，在UC Berkeley录制，和BatVision V2，在Ecole des Mines de Paris录制。BV1包含更多数据，而BV2包含更复杂的场景，具有各种材料、房间形状和物体（包括一些户外数据）。双耳回声长0.5秒，采样频率为44.1kHz，与相应的RGB-D图像同步。

github2024-03-20 更新290

DynamicEnv

机器人导航

强化学习

该数据集旨在创建一个环境，其中机器人必须达到一个目标，而在达到当前目标后，下一个目标将会被随机生成。此外，该环境在目标生成过程中引入了随机性，从而增加了任务的复杂性。规模上，这是一个在受控环境中的单个机器人。任务方面，主要是针对导航的强化学习。

arXiv130

MuSoHu

机器人导航

社交导航

MuSoHu是一个大规模、多模态、以自我为中心的社交人类导航数据集，由乔治梅森大学创建。该数据集涵盖约100公里、20小时的社交合规导航演示，由13名人类演示者在多种公共空间中收集，包括室内外环境。数据集通过穿戴式传感器套件收集，包括3D LiDAR、立体和深度相机、IMU、麦克风阵列和360°相机，旨在为机器人学习提供高质量的自然社交导航数据。MuSoHu的应用领域包括机器人导航行为的模仿学习，

arXiv2023-08-09 更新330

Mujoco Framework

强化学习

机器人导航

该数据集采用了Mujoco框架，用于强化学习研究，并在多种地图设置上评估所提出的算法，包括带锁的四房间、点状迷宫、点E型迷宫以及隧道环境等。此外，该数据集包含了多种专为测试分层强化学习算法而设计的环境，这些环境中的特定任务需要战略规划和子目标完成。该数据集的规模涵盖了具有不同设置的多环境，其任务专注于机器人导航任务的强化学习。

arXiv150

MonocularVision-Datasets.xlsx

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