Yale-CMU-Berkeley (YCB) Object and Model Set

This project primarily aims to facilitate performance benchmarking in robotics research. The dataset provides mesh models, RGB, RGB-D and point cloud images of over 80 objects. The physical objects are also available via the <a href="http://www.ycbbenchmarks.com/">YCB benchmarking project</a>. The data are collected by two state of the art systems: UC Berkley&#39;s scanning rig and the Google scanner. The UC Berkley&#39;s scanning rig data provide meshes generated with Poisson reconstruction, meshes generated with volumetric range image integration, textured versions of both meshes, Kinbody files for using the meshes with OpenRAVE, 600 High-resolution RGB images, 600 RGB-D images, and 600 point cloud images for each object. The Google scanner data provides 3 meshes with different resolutions (16k, 64k, and 512k polygons), textured versions of each mesh, Kinbody files for using the meshes with OpenRAVE.

本项研究旨在促进机器人研究领域的性能基准测试。该数据集提供了超过80个物体的网格模型、RGB、RGB-D以及点云图像。物理对象亦可通过<a href="http://www.ycbbenchmarks.com/">YCB基准测试项目</a>获取。数据由两个最先进系统收集：加州大学伯克利分校的扫描装置以及谷歌扫描仪。加州大学伯克利分校的扫描装置数据包括使用泊松重建生成的网格、使用体素范围图像集成生成的网格、两种网格的纹理版本、用于与OpenRAVE结合使用的Kinbody文件、每个物体的600张高分辨率RGB图像、600张RGB-D图像以及600张点云图像。谷歌扫描仪数据提供了三种不同分辨率的网格（16k、64k和512k多边形），以及每个网格的纹理版本和用于与OpenRAVE结合使用的Kinbody文件。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Yale-CMU-Berkeley (YCB) Object and Model Set是一个专为机器人研究设计的基准测试数据集，包含超过80个对象的网格模型、RGB、RGB-D和点云图像，用于性能评估。数据集由UC Berkeley和Google的先进扫描系统收集，提供多种格式的数据（如Poisson重建网格、高分辨率图像等），并每年更新，采用CC BY 4.0许可证，便于学术和工业应用。