多智能体自主对抗场景智能感知与决策数据集

本数据集面向多智能体自主对抗场景下的智能感知与决策研究，构建了涵盖定位建图、运动规划、目标识别打击与智能决策四个维度的完整数据体系。数据集来源于 5v5 全自主地面移动机器人在室内测试场地开展的射击对抗实验，包含蓝方与红方共 10 台机器人在对抗任务中的完整运行过程记录，总计超过 54 万条经时间同步的多源 ROS 消息。数据集按照四个子数据集进行组织：对抗场景智能感知定位子数据集，提供经地面滤波与坐标系转换后的 PointCloud2 标准点云及同步位姿真值，适用于多车 SLAM 与协同定位研究；对抗场景自主运动规划子数据集，提供速度指令、导航目标及轨迹执行记录，适用于自主导航与规划算法验证；对抗场景任务运行记录与决策子数据集，提供结构化底盘、云台、射击、裁判系统运行记录及对齐后的决策样本，适用于对抗策略分析与决策模型训练；对抗场景装甲板识别与实时观测子数据集，提供半自动标注的 VOC 格式 RGB 图像标注数据及 90 Hz 高频视觉解算与状态估计的时序观测数据，适用于动态目标检测识别与实时态势感知研究。数据采集与处理全过程实施了传感器硬同步、多源数据时间对齐、人工交叉校验及状态估计算法校验等多重质量控制措施。本数据集可为多智能体协同定位、自主导航规划、动态目标检测识别及博弈对抗决策等领域的研究提供标准化数据支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向多智能体自主对抗场景，涵盖定位建图、运动规划、目标识别打击与智能决策四个维度，数据源自10台机器人在室内场地的5v5射击对抗实验，经时间同步后形成超54万条ROS消息。数据集分为四个子集，分别支持多车SLAM、自主导航规划、对抗策略分析及动态目标检测等研究，为多智能体协同感知与决策提供标准化基准。