有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
ALLO|空间机器人数据集|异常检测数据集
收藏arXiv2024-09-30 更新2024-10-02 收录
下载链接：
https://github.com/utiasSTARS/ALLO.git
下载链接
链接失效反馈资源简介：
ALLO数据集是由多伦多大学航空航天研究所创建的，用于月球轨道机器人近距离操作中的异常检测。该数据集包含94,890张无异常图像和17,527张有异常图像，每张图像都带有像素级地面真值图。数据集通过Blender的Cycles渲染引擎生成，模拟了月球轨道中的复杂光照条件。创建过程包括模拟月球、地球和太阳的位置，以及机器人手臂的相机视角。ALLO数据集主要用于评估和改进空间机器人系统的视觉异常检测算法，旨在提高月球轨道操作中的自主性和安全性。
提供机构：
多伦多大学航空航天研究所
创建时间：
2024-09-30
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
ALLO数据集通过利用Blender的Cycles渲染引擎，构建了一个模拟月球轨道上空间站操作环境的合成数据集。该数据集的构建过程包括设置空间站模型、模拟地球、月球和太阳的相对位置，以及定义50个不同的相机视角。通过随机扰动相机位置和光照条件，生成94,890张无异常图像和17,527张包含异常的图像，并附有像素级地面真值图。此过程确保了数据集在视觉上的多样性和真实性，为空间异常检测提供了丰富的训练和测试资源。
使用方法
ALLO数据集主要用于评估和开发视觉异常检测算法，特别是在空间操作环境中的应用。研究者可以通过访问数据集的GitHub仓库获取数据和相关代码，进行算法训练和测试。数据集提供了详细的图像和像素级地面真值图，便于进行精确的异常定位和检测。此外，数据集还支持多种数据增强技术，如图像翻转和亮度调整，以提高算法的鲁棒性。通过在ALLO数据集上的实验，研究者可以更好地理解和改进现有异常检测方法在复杂空间环境中的表现。
背景与挑战
背景概述
ALLO数据集由多伦多大学航空航天研究所的STARS实验室和TRAIL实验室联合开发，旨在解决月球轨道上无人空间站自主操作中的视觉异常检测问题。该数据集的创建源于NASA的Artemis计划，该计划旨在部署月球轨道上的首个空间站——Lunar Gateway。与国际空间站（ISS）不同，Lunar Gateway需要长时间自主运行，且距离地球较远，通信受限。因此，其外部机器人系统Canadarm3的自主性尤为关键，特别是用于检测潜在碰撞风险的视觉系统。ALLO数据集通过模拟复杂的太空光照条件和多变的摄像机视角，提供了94,890张无异常图像和17,527张包含异常的图像，为开发和评估视觉异常检测算法提供了宝贵的资源。
当前挑战
ALLO数据集面临的挑战主要源于太空环境的复杂性和现有算法的局限性。首先，太空中的光照条件极为复杂，由黑色背景、强烈的太阳光照以及月球或空间站的间接反射组成，这使得异常检测变得困难。其次，Canadarm3在执行任务时使用多个摄像机视角，导致异常可能与背景融合，进一步增加了检测难度。此外，现有算法大多基于ImageNet等地面数据集训练，难以直接应用于太空环境，因为这些算法假设图像具有一致的照明和视角，而太空图像的多样性和复杂性超出了这些算法的适应范围。因此，开发能够应对太空复杂光照和视角变化的鲁棒异常检测算法是当前的主要挑战。
常用场景
经典使用场景
ALLO数据集的经典使用场景主要集中在月球轨道空间站自主操作中的视觉异常检测与定位任务。该数据集通过模拟月球轨道上的复杂光照条件和多样化的摄像机视角，为机器人系统如Canadarm3提供了丰富的训练和测试数据。研究者利用ALLO数据集评估和改进现有的视觉异常检测算法，以确保在极端空间环境下的高精度检测能力。
解决学术问题
ALLO数据集解决了在月球轨道空间站自主操作中视觉异常检测的学术研究问题。由于空间操作对风险的低容忍度和相关数据的缺乏，现有的异常检测方法难以应对复杂的空间视觉条件。ALLO数据集通过提供高保真的合成图像和像素级地面真值，推动了新型、鲁棒且准确的异常检测方法的发展，为未来深空任务中的自主操作提供了技术支持。
实际应用
ALLO数据集在实际应用中主要用于提升月球轨道空间站及其机器人系统的自主操作能力。通过训练和测试视觉异常检测算法，确保Canadarm3等机器人系统能够在无人值守的情况下，自动识别和定位潜在的碰撞危险，如松散工具或碎片。这不仅减少了空间站维护和操作的风险，还为未来的深空探索任务提供了技术保障。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来，ALLO数据集在空间机器人异常检测领域引起了广泛关注。该数据集专注于月球轨道上机器人近距离操作中的异常检测，通过引入高保真度的合成图像和数据生成管道，为空间应用中的视觉异常检测任务设立了新的基准。研究者们利用ALLO数据集评估了当前最先进的异常检测算法，发现现有方法在处理空间复杂光照条件和多变视角时表现不佳。这促使研究方向转向开发更鲁棒和准确的异常检测方法，以应对月球轨道及更远空间环境中的挑战。此外，ALLO数据集的开放性和其对真实场景的模拟能力，为未来空间探索任务中的自主操作提供了重要的技术支持。
相关研究论文
- 1ALLO: A Photorealistic Dataset and Data Generation Pipeline for Anomaly Detection During Robotic Proximity Operations in Lunar Orbit多伦多大学航空航天研究所 · 2024年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度，中国近海台风路径数据集，包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。 数据源为获取温州台风网(http://www.wztf121.com/)的真实观测路径数据，经过处理整合后形成文件，如使用csv文件需使用文本编辑器打开浏览，否则会出现乱码，如要使用excel查看数据，请使用xlsx的格式。
国家海洋科学数据中心 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
PeMS data-sets
该数据集来自Caltrans Performance Measurement System (PeMS)，存储在PeMS Data Clearinghouse中，用于交通数据分析。数据集通过浏览器扩展批量下载，并加载到内部SQL服务器实例中进行进一步处理和汇总。
github 收录