Path Finding Simulation Dataset (PFSD)

路径查找模拟数据集是通过模拟100大型综合环境中的代理导航而生成的。这些环境是根据当代建筑中通常发现的房间和走廊的外部形状和内部组织设计的。与SDD和nuScenes不同，这些环境中的不可导航空间对于导航而言要复杂得多。每个环境都用于模拟500场景 (总计50,000个场景)，其中单个代理使用普遍的社会力量模型在环境中的两个随机点之间导航。The pathfinding simulation dataset is generated by simulating agent navigation in 100 large-scale comprehensive environments. These environments are designed based on the external shapes and internal layouts of rooms and corridors commonly found in contemporary architecture. Unlike SDD and nuScenes, the non-navigable spaces in these environments are far more complex for navigation purposes. Each environment is used to simulate 500 scenarios, with a total of 50,000 scenarios overall, where a single agent navigates between two random points within the environment using the prevalent social force model.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Path Finding Simulation Dataset (PFSD) 是一个用于路径查找模拟的数据集，通过模拟100个基于当代建筑设计的复杂环境生成，包含总计50,000个场景，其中代理使用社会力量模型在随机点间导航。该数据集由罗格斯大学·新泽西学院于2022年发布，主要应用于环境感知的长期轨迹预测研究，其不可导航空间设计比SDD和nuScenes等数据集更复杂，适合测试高级导航算法。