HUVER|无人机数据集|多模态数据数据集

HUVER数据集包含6,051个独特的无人机配置，每个配置通过多种格式描述，包括语法字符串、RGB图像和GLB文件。此外，每个配置还附带一个英文文本描述符，用自然语言详细描述无人机的特征。该数据集支持图像到文本、图像到3D和特征提取等多种任务，由Abhiram Karri、Gary Stump、Christopher McComb和Binyang Song策划，并采用MIT许可证。

原始信息汇总

数据集卡片 for HUVER

概述

HUVER数据集包含6,051个独特的无人机配置，每个配置通过多种数据格式描述，包括语法字符串、RGB图像和GLB文件。此外，还提供了基于配置的描述，即使用自然语言描述每个无人机的特征。

语言

• 语言(NLP): 英语, en

许可证

• 许可证: MIT

用途

直接用途

• 该多模态无人机数据集包含多种无人机表示形式，如GLB格式的3D模型、语法表示、文本描述和参数数据。这种多样性有助于开发利用不同无人机表示形式的代理模型，以更准确地预测性能。
• 该多方面无人机数据集支持通过各种生成模型创建多样化的无人机设计。模型如GANs、LSTMs、transformers和GNNs可以生成新的无人机图像和不同格式的设计，包括GLB。数据集中包含的负面示例有助于早期识别和纠正潜在的设计缺陷，增强模型细化和确保无人机设计的可行性和安全性。

超出范围的用途

• 该数据集不适用于飞行准备系统的详细设计。

数据集结构

数据实例

json { Image: <0001.png>, glb_file: https://huggingface.co/datasets/raiselab/HUVER/resolve/main/train/glb/0001.glb?download=true, Grammar_string": <*aMM0-*bNM2++*cMN1++dLM2eML1^ab^ac^ad^ae>, Cost ($): <1877.19>, Number of Batteries: <1>, Number of Motor-Rotor Pairs: <4>, Number of Airfoils: <0>, Number of Connectors: <4>, Weight of Batteries (lb): <19.40347644>, Weight of Motor-Rotor Pair (lb): <3.858051314>, Weight of Airfoils (lb): <0.0>, Total Weight (lb): <23.26152854>, Total Thrust (lb): <82.50002518>, Normalized Average Structure Size: <0.324324324>, Normalized Average Motor Size: <0.259259259>, Normalized Average Foil Size: <0.0>, Design Descriptor: <This drone is made up of 1 part and has 4 engines that help it move. It also has 0 wings for better flying. It has 4 links that connect everything together securely. The drone weighs 23.2615285432816 pounds in total and can lift itself and more, thanks to its strong thrust of 82.500025177002 pounds.>, Operations Descriptor: <This drone configuration has a feasible flying range of 0.0-0.0 miles, evaluated over the payload range of 0-0 pounds. This configuration has a velocity range of 0.06352621-0.06352621 mph. It is observed when payload increases, the flying range and velocity decrease. The drones achieve highest values of velocity and range for the lowest payloads. It can be interpreted from the data that the drone can fly as far as 0.0 miles, and can reach maximum speeds up to 0.06352621 mph. This means that while the drone does well in many situations, how far and fast it can fly can vary with how much payload it carries. This drone costs around $1877.19, adding up costs of all the components used to achieve this configuration.>, Performance: <Feasibilty": "CouldNotStabilize", "Flying Range": 0.0, "Payload Capacity (lb)": 0, "Velocity (mph)": 0.06352621, "Performance Descriptor": "This drone could not hover. The drone for a payload of 0 pounds, could not accomplish a successful run, the reason being either the motors could not provide enough lift or the drone did not balance properly after flight".> }

数据字段

• Grammar String: 每个无人机配置可以通过一个语法字符串完全描述，该字符串根据特定的预定义语法规则结构化。
• Image: 对应于无人机配置（语法字符串）的RGB图像的俯视图。
• glb: 对应无人机配置的详细空间结构的3D网格表示。
• 配置参数字段: 包括电池数量、电机-旋翼对数量、翼片数量、连接器数量、电池重量、电机-旋翼对重量、翼片重量、总重量、总推力、归一化平均结构尺寸、归一化平均电机尺寸、归一化平均翼片尺寸。
• 文本描述:
  • Design Descriptor: 基于无人机配置的设计描述。
  • Performance Descriptor: 基于无人机模拟结果的性能描述。
  • Operational Descriptor: 基于无人机操作范围的性能曲线描述。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HUVER数据集通过整合多种数据格式，构建了一个包含6,051种独特无人机配置的多样化数据集。每种配置均以语法字符串、RGB图像和GLB文件的形式进行描述，并辅以基于配置的自然语言文本描述。这种多模态的数据结构不仅涵盖了无人机的设计特征，还通过详细的参数化数据提供了性能评估的基础。数据集的构建过程注重多样性与实用性，旨在为无人机设计领域的模型开发提供丰富的训练资源。

特点

HUVER数据集以其多模态特性脱颖而出，涵盖了语法字符串、RGB图像、GLB文件以及自然语言描述等多种数据形式。此外，数据集还提供了详细的配置参数，如电池数量、电机-转子对数量、翼型数量等，以及性能描述和操作范围曲线。这些特征使得数据集能够支持从图像生成到3D建模、从特征提取到性能预测的多种任务。数据集中的负例设计也有助于识别潜在的设计缺陷，提升模型的鲁棒性与实用性。

使用方法

HUVER数据集适用于多种生成模型和预测任务，如生成对抗网络（GANs）、长短期记忆网络（LSTMs）、Transformer模型和图神经网络（GNNs）。用户可以通过数据集中的多模态数据生成新的无人机设计，或利用参数化数据训练性能预测模型。数据集中的负例设计可用于模型优化，帮助识别并修正设计中的潜在问题。此外，数据集还提供了可视化脚本，便于用户直观地探索和分析数据。

背景与挑战

背景概述

HUVER数据集由Abhiram Karri、Gary Stump、Christopher McComb和Binyang Song等研究人员于近期创建，旨在为无人机（UAV）设计领域提供多模态数据支持。该数据集包含6,051种独特的无人机配置，每种配置通过多种数据格式进行描述，包括语法字符串、RGB图像和GLB文件。此外，数据集还提供了基于配置的自然语言描述，详细说明了每种无人机的特征。HUVER的创建旨在推动无人机设计的自动化与优化，特别是在生成模型和性能预测方面，具有重要的研究价值和应用潜力。

当前挑战

HUVER数据集在解决无人机设计自动化问题时面临多重挑战。首先，无人机设计的复杂性要求数据集能够准确捕捉多种设计参数及其相互关系，这对数据的多样性和完整性提出了较高要求。其次，构建过程中，如何将不同模态的数据（如3D模型、图像和文本描述）有效整合，并确保其一致性和可解释性，是一个技术难点。此外，数据集中包含的负例设计虽然有助于识别潜在设计缺陷，但也增加了数据标注和验证的复杂性。这些挑战不仅影响了数据集的构建过程，也对后续模型的训练和性能预测提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

在无人机设计领域，HUVER数据集提供了一个多模态的无人机配置库，涵盖了从语法描述到3D模型的多种数据格式。这一数据集特别适用于开发能够预测无人机性能的代理模型，通过整合不同的无人机表示形式，如RGB图像、GLB文件和自然语言描述，研究人员能够更精确地模拟和预测无人机的飞行性能。

衍生相关工作

基于HUVER数据集，许多研究工作得以展开，特别是在无人机设计自动化和性能预测领域。例如，研究人员利用该数据集开发了基于深度学习的无人机设计生成模型，这些模型能够自动生成符合特定性能要求的无人机配置。此外，该数据集还促进了无人机设计中的多模态数据融合技术的研究，推动了无人机设计领域的智能化发展。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，HUVER数据集在无人机设计与性能预测领域引起了广泛关注。该数据集通过多模态数据（包括语法字符串、RGB图像和GLB文件）提供了丰富的无人机配置信息，为生成模型和性能预测模型的研究提供了坚实的基础。特别是在生成对抗网络（GANs）、长短期记忆网络（LSTMs）、变压器模型（Transformers）和图神经网络（GNNs）等技术的支持下，研究者能够生成多样化的无人机设计，并通过负样本优化设计缺陷。此外，HUVER数据集在无人机设计的早期阶段识别潜在问题，提升了设计的可行性和安全性，推动了无人机工程领域的创新与进步。