Verti-Bench|越野机动性数据集|多物理场仿真数据集

Verti-Bench是由乔治梅森大学计算机科学系创建的一个面向极端崎岖、垂直挑战性地形的一般性和可扩展的越野机动性基准。该数据集包含100个独特的越野环境和1000个不同的导航任务，具有数百万个越野地形属性，包括各种几何形状和语义、刚体和可变形表面以及大型自然障碍物。数据集基于高保真多物理场仿真，提供标准化和客观的评估。此外，Verti-Bench还支持各种规模和驱动机构的车辆平台。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Verti-Bench 数据集的构建基于高保真多物理动力学模拟器 Chrono，该模拟器能够准确模拟复杂的车地交互，包括悬架、轮胎、履带和地形变形，以及变化的地面接触摩擦、车辆重量分布和动量、电机、动力传动系统、传动系统和轮扭矩特性。数据集包括100个独特的越野环境，每个环境包含多样化的地形几何形状、物理基础的语义和自然障碍，以及1000个不同的导航任务。这些环境可以通过降低比例来适应不同大小的车辆，例如1/10和1/6的比例。此外，数据集还包括专家演示、随机探索、失败案例（翻车和被困）以及用于强化学习的类似健身房接口的数据。

使用方法

使用 Verti-Bench 数据集时，研究人员可以将其作为基准来评估和比较不同的越野移动性系统。数据集提供了标准化的车辆平台和地形属性，使得不同研究小组之间的客观评估和比较成为可能。此外，数据集还包括专家演示、随机探索、失败案例和用于强化学习的类似健身房接口的数据，这些数据可以用于开发和训练数据驱动的越野移动性系统。研究人员还可以通过定制车辆平台和指标来扩展数据集，以适应特定的研究需求。

背景与挑战

背景概述

Verti-Bench数据集的研究背景主要围绕越野自主移动机器人在复杂地形中的移动能力评估。该数据集由乔治梅森大学计算机科学系的Tong Xu等人于2025年创建，旨在为越野环境下的自主移动机器人提供标准化的评估工具。Verti-Bench数据集包含了100个独特的越野环境，以及1000个不同的导航任务，涉及数百万个越野地形属性，包括各种几何形状、语义（刚性和可变形表面）以及大型自然障碍物。该数据集基于Chrono高保真多物理动力学模拟器，能够客观、定量地评估越野车辆在极其崎岖、具有挑战性的地形上的移动能力。此外，Verti-Bench还可以根据不同规模的车辆平台进行调整，并提供了专家演示、随机探索、失败案例（翻车和被困）等数据集，以及用于强化学习的健身房式接口。通过Verti-Bench，研究人员可以比较和评估十个越野移动系统，为未来的越野移动研究指明方向。

当前挑战

Verti-Bench数据集面临的主要挑战包括：1) 越野移动评估的挑战：与静态数据集上的越野感知任务评估不同，越野移动评估面临着由于车辆平台和地形属性的多样性而带来的挑战。此外，不同的车辆-地形交互需要在移动评估过程中展开，这要求移动系统与环境进行交互，而不是与预先收集的数据集进行比较。2) 构建过程中的挑战：由于Chrono模拟器缺乏GPU加速，Verti-Bench的模拟速度较慢，难以满足实时评估的需求。此外，Verti-Bench假设移动系统可以获得地面实况感知信息，但在实际应用中，移动系统往往面临感知噪声和状态估计不准确的问题。因此，未来的工作将集中于提高模拟效率，并引入真实的感知噪声，以测试移动系统在实际环境中的鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

Verti-Bench数据集主要用于模拟极端复杂地形下的越野车辆移动性评估。该数据集包含了100个独特的越野环境以及1000个不同的导航任务，其中包含了数百万的越野地形特征，包括各种几何形状、物理基础语义和自然障碍。这些特征使得Verti-Bench能够提供标准化和客观的评估，以测试越野车辆在极其崎岖、垂直挑战性地形上的移动能力。Verti-Bench还支持各种不同规模和驱动机制的车辆平台，使得研究人员能够在统一的平台上对不同车辆进行公平的比较和评估。

解决学术问题

Verti-Bench数据集解决了越野移动性评估中缺乏标准化和客观性评价的问题。在越野移动性评估中，由于车辆平台和地形特性的变化，以及不同的车辆-地形交互需要在评估过程中展开，因此需要评估系统与环境的交互，而不是与预先收集的数据集进行比较。Verti-Bench通过提供高保真多物理模拟，以及可扩展到不同车辆平台的功能，为越野移动性研究社区提供了一个新的标准化选项，从而促进了越野移动性系统之间的公平比较。

实际应用

Verti-Bench数据集在实际应用中具有广泛的应用前景。例如，在搜索和救援、环境监测、科学探索等领域，越野自主移动机器人展现出独特的应用价值。Verti-Bench数据集可以帮助研究人员开发出更先进的越野移动性系统，以提高机器人在这些领域中的工作效率和安全性。此外，Verti-Bench还可以用于训练和评估机器学习模型，以实现数据驱动的越野移动性。例如，可以使用Verti-Bench提供的强化学习接口，让车辆通过试错经验学习越野移动性。

数据集最近研究

最新研究方向

Verti-Bench 数据集的推出标志着在越野自主移动机器人领域的一个重要进展。该数据集不仅提供了高保真的多物理模拟环境，还包含了丰富的地形特征，如几何形状、语义信息以及自然障碍，这些特征可以客观和定量地评估越野车辆在极具挑战性的地形上的移动性。Verti-Bench 的可扩展性使其能够适应各种车辆平台，并提供了专家演示、随机探索、失败案例以及强化学习接口等数据集，为数据驱动的越野移动性研究提供了便利。该数据集的最新研究方向主要集中在如何利用这些数据集来训练和评估越野移动性系统，特别是那些结合了经典和现代学习技术的混合系统。此外，研究者们也在探索如何将 Verti-Bench 的模拟结果与实际物理测试相结合，以减少模拟与现实之间的差距。未来研究可能还会包括集成 GPU 加速以提高模拟效率，以及增加真实世界感知噪声以测试移动性系统在面对不完美状态估计时的鲁棒性。

相关研究论文

• Verti-Bench: A General and Scalable Off-Road Mobility Benchmark for Vertically Challenging Terrain

  乔治梅森大学计算机科学系 · 2025年