FIReStereo|无人机数据集|深度感知数据集

FIReStereo数据集由卡内基梅隆大学的研究团队创建，旨在为无人机的深度感知提供支持，特别是在视觉受损的环境中。该数据集包含204,594对立体红外图像，以及LiDAR、IMU和地面真值深度图，采集于城市和森林环境中，涵盖了白天、夜晚、雨天和烟雾等多种条件。数据集的创建过程包括在不同环境中进行数据采集，并使用Faster-LIO算法进行深度图的密集化处理。该数据集主要应用于灾难场景中的机器人感知，帮助无人机在烟雾等视觉受损环境中进行探索和操作。

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数据集介绍

构建方式

FIReStereo数据集通过在城市和森林环境中，利用无人机（UAS）搭载的立体红外热成像相机、激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）进行数据采集。数据集涵盖了多种环境条件，包括白天、夜晚、雨天和烟雾环境。为了确保数据的多样性和代表性，数据采集过程中模拟了森林城市交界处的复杂环境，特别是针对烟雾环境下的深度感知需求。通过这些传感器的数据同步和校准，FIReStereo数据集提供了高质量的立体热成像图像和相应的深度图，为研究在视觉退化环境中的深度感知提供了宝贵的资源。

特点

FIReStereo数据集的显著特点在于其针对视觉退化环境的高适应性，特别是在烟雾和低光照条件下。数据集包含了多种环境类型和天气条件，如城市、混合和野外环境，以及白天、夜晚、雨天和烟雾等不同条件。此外，数据集中的传感器数据（包括立体热成像、LiDAR和IMU）均经过精确的时间同步，确保了数据的一致性和可靠性。这些特点使得FIReStereo数据集成为开发和验证在复杂环境中深度感知算法的理想选择。

使用方法

FIReStereo数据集适用于开发和验证在视觉退化环境中的深度感知算法，特别是针对无人机（UAS）的应用。研究者可以使用该数据集训练和测试立体深度估计模型，评估其在不同环境条件下的性能。数据集提供了丰富的传感器数据，包括立体热成像图像、LiDAR数据和IMU信息，这些数据可以用于多种任务，如深度估计、SLAM（同时定位与地图构建）和路径规划。通过使用FIReStereo数据集，研究者可以开发出更加鲁棒和精确的深度感知系统，以应对复杂和恶劣的环境条件。

背景与挑战

背景概述

在自主空中系统（UAS）领域，视觉退化环境中的鲁棒深度感知至关重要。传统传感器如激光雷达（LiDAR）和RGB相机在烟雾、灰尘和黑暗等条件下表现不佳。为此，FIReStereo数据集应运而生，由卡内基梅隆大学的研究人员于2024年创建，旨在为小型UAS提供在视觉退化环境中进行深度估计的数据支持。该数据集包含了在城市和森林环境中采集的立体热成像图像、LiDAR、IMU和地面真值深度图，涵盖了白天、夜晚、雨天和烟雾等多种条件。FIReStereo数据集的推出填补了相关领域的空白，为开发适用于复杂环境的深度感知算法提供了宝贵的资源，有望在灾害响应等场景中显著提升机器人的感知能力。

当前挑战

FIReStereo数据集的构建面临多重挑战。首先，视觉退化环境中的数据采集极具挑战性，需要在烟雾、黑暗等极端条件下确保传感器数据的准确性和一致性。其次，热成像数据的处理和校准复杂，尤其是立体热成像的同步和校准，需要高精度的技术支持。此外，数据集的多样性和代表性也是一个重要挑战，确保涵盖不同环境类型和天气条件，以提高模型的泛化能力。最后，如何在资源受限的UAS平台上实现高效的深度估计算法，也是一个亟待解决的问题。这些挑战不仅涉及数据采集和处理的技术难题，还包括算法优化和硬件适配的复杂性。

常用场景

经典使用场景

FIReStereo数据集在无人机的深度感知中展现了其经典应用场景。该数据集通过收集城市和森林环境中的立体红外图像、激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）和地面真实深度图，为在视觉降级环境中的深度估计提供了丰富的数据支持。这些数据在训练和评估立体深度估计算法时，特别是在烟雾、雨夜等复杂条件下，展现了其独特的优势。

实际应用

FIReStereo数据集在实际应用中展现了其广泛的应用场景。特别是在灾难响应中，无人机需要穿越烟雾、灰尘和黑暗等恶劣环境，进行人员搜救和场景评估。该数据集通过提供立体红外图像和相应的深度信息，帮助开发和验证能够在这些极端条件下工作的深度感知算法，从而提升无人机的实际操作能力和安全性。

衍生相关工作

FIReStereo数据集的发布催生了一系列相关研究工作。研究人员利用该数据集开发了多种立体深度估计模型，如Fast-ACVNet和MobileStereoNet，这些模型在计算效率和精度上都有显著提升。此外，该数据集还促进了红外视觉与惯性导航融合的研究，推动了轻量级立体匹配网络的设计，为无人机在复杂环境中的实时深度感知提供了新的技术路径。