AdaR2R|机器人导航数据集|路径规划数据集

arXiv2024-11-28 更新2024-11-29 收录

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https://github.com/dillonloh/AdaVLN

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资源简介：

AdaR2R数据集是由新加坡理工大学创建的一个样本数据集，旨在支持在连续室内环境中进行视觉语言导航的研究。该数据集包含9个导航任务，每个任务在3个不同的Matterport3D场景中进行，涉及动态障碍物的路径规划。数据集的创建过程包括手动设置人类障碍物的生成点和路径，以增加导航任务的真实性。AdaR2R数据集主要应用于机器人导航和避障研究，旨在解决在复杂动态环境中进行有效导航的问题。

提供机构：

新加坡理工大学

创建时间：

2024-11-28

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AdaR2R数据集的构建基于Matterport3D环境，通过引入动态障碍物（如移动的人类）来模拟真实世界的导航场景。数据集包含了多个导航任务，每个任务中机器人需遵循自然语言指令在连续的室内环境中导航，同时避免与动态障碍物发生碰撞。数据集的构建过程中，使用了AdaSimulator，这是一个基于IsaacSim的扩展模拟器，支持物理启用的3D环境和动画人类模型的直接集成。此外，数据集还引入了“冻结时间”机制，确保在不同硬件配置下实验的可重复性和公平性。

特点

AdaR2R数据集的主要特点在于其对动态障碍物的引入，这使得导航任务更加复杂和真实。数据集中的每个导航任务都包含了详细的动态障碍物路径和生成点配置，这些配置确保了障碍物与机器人路径的交互性。此外，数据集还支持“冻结时间”功能，这一机制在机器人进行决策时暂停模拟时间，从而消除了硬件性能差异对实验结果的影响。这些特点使得AdaR2R成为研究视觉语言导航在动态环境中应用的理想数据集。

使用方法

使用AdaR2R数据集时，研究者可以利用AdaSimulator进行实验，该模拟器提供了物理启用的3D环境和动态障碍物的集成。研究者可以通过模拟器获取机器人在每个导航步骤中的RGB-D观察结果，并根据这些观察结果和自然语言指令生成导航动作。数据集还支持ROS2接口，便于研究者提取模拟器中的RGB-D观察结果并发送控制命令。通过这些工具，研究者可以评估和开发在动态环境中进行视觉语言导航的算法和模型。

背景与挑战

背景概述

AdaR2R数据集由Hiverlab Pte. Ltd.、NVIDIA、上海大学和新加坡理工学院的研究团队于2024年创建，旨在支持视觉语言导航（Visual Language Navigation, VLN）在连续室内环境中应对动态障碍的研究。该数据集的核心研究问题是如何使机器人能够在充满移动人类障碍的复杂3D室内环境中有效导航。AdaR2R的推出填补了现有VLN任务在动态环境模拟上的空白，为研究者提供了一个更为真实和复杂的实验平台，从而推动了视觉语言导航技术在实际应用中的发展。

当前挑战

AdaR2R数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，如何在模拟环境中准确地引入和控制动态障碍，特别是移动的人类模型，以确保导航任务的真实性和复杂性。其次，如何在不同硬件性能下保持实验的可重复性和公平性，通过引入“冻结时间”机制来解决这一问题。此外，数据集还需要解决机器人与动态障碍之间的碰撞预测和避免问题，这要求机器人具备高级的环境理解和路径规划能力。这些挑战不仅推动了VLN任务的技术进步，也为未来在更广泛动态环境中的导航研究提供了新的方向。

常用场景

经典使用场景

AdaR2R数据集在视觉语言导航（VLN）领域中被广泛用于模拟机器人导航任务，特别是在连续室内环境中处理动态障碍物，如移动的人类。该数据集通过提供包含动态障碍物的3D环境，使得研究者能够训练和评估机器人如何根据自然语言指令进行导航，同时避免与动态障碍物发生碰撞。这种场景不仅模拟了现实世界中的复杂情况，还为开发更加智能和适应性强的导航系统提供了宝贵的数据支持。

衍生相关工作

AdaR2R数据集的发布激发了大量相关研究工作，特别是在视觉语言导航和动态环境导航领域。例如，研究者们基于该数据集开发了多种导航算法，以提高机器人在动态环境中的导航性能和避障能力。此外，该数据集还促进了与其他相关任务的结合研究，如场景导向对象导航（SOON）和远程具身视觉参照表达（REVERIE）。这些研究不仅扩展了VLN任务的应用范围，还为开发更加智能和适应性强的机器人系统提供了新的思路和方法。

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