TaRF|机器人交互数据集|虚拟现实数据集

TaRF 是由密歇根大学、耶鲁大学和加州大学伯克利分校联合创建的视触融合场景数据集，旨在将视觉与触觉信号对齐至共享的三维空间。该数据集包含 19.3k 对齐的视觉与触觉样本，覆盖 13 个普通场景，如办公室、走廊和户外环境。数据采集通过结合神经辐射场（NeRF）和触觉传感器完成，利用多视图几何方法校准视觉与触觉信号，实现空间对齐。TaRF 的创建过程包括场景的多视角视觉重建和同步采集触觉信号，最终通过扩散模型生成未直接采样的触觉信号。该数据集可用于触觉信号估计、触觉定位和材料属性理解等任务，为机器人交互和虚拟世界构建提供重要支持。

原始信息汇总

Tactile-Augmented Radiance Fields (TaRF)

数据集信息

• 数据集名称：Tactile-Augmented Radiance Fields (TaRF)
• 作者：Yiming Dou, Fengyu Yang, Yi Liu, Antonio Loquercio, Andrew Owens
• 相关论文：Tactile-augmented radiance fields

数据集下载

• 数据集链接：点击此处下载
• 预训练模型下载：
  • NeRF模型：点击此处下载
  • Diffusion模型：点击此处下载

使用说明

安装

1. 安装Nerfstudio模块
2. 安装Diffusion模块

数据准备与模型加载

1. 下载COLMAP数据库
2. 下载预训练的NeRF和Diffusion模型

运行与交互

1. 启动Nerfstudio查看器
2. 与TaRF交互

触觉信号估计

• 修改bg_path参数
• 启动实时触觉估计器

训练自己的TaRF

• 训练触觉估计器

引用

@inproceedings{dou2024tactile, title={Tactile-augmented radiance fields}, author={Dou, Yiming and Yang, Fengyu and Liu, Yi and Loquercio, Antonio and Owens, Andrew}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={26529--26539}, year={2024} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TaRF数据集的构建基于多项先进技术，如神经辐射场(NeRF)与扩散模型，通过融合触觉信息与视觉信息，旨在生成具有触觉增强效果的辐射场。该数据集利用COLMAP数据库中的场景图像及相机姿态数据，结合预训练的NeRF模型与扩散模型，实现了对场景的精细重建与触觉信息的实时估计。

特点

TaRF数据集的特点在于其创新性地将触觉信息与传统的视觉数据相结合，为用户提供了一种新的交互方式。数据集包含了多种不同场景的重建，如办公室、会议室、户外等，且每个场景均具备对应的触觉信号估计，使得该数据集在虚拟现实、增强现实及机器人等领域具有广泛的应用潜力。

使用方法

使用TaRF数据集首先需要安装Nerfstudio和Diffusion相关模块，接着准备数据与预训练模型。通过启动Nerfstudio查看器，用户可以在浏览器中与重建的场景进行交互，点击场景中的点以获取对应的触觉信号。此外，用户还可以在另一块GPU上实时估计触觉信号，并保存结果。训练自己的TaRF模型需要训练触觉估计器，相关脚本已提供。

背景与挑战

背景概述

Tactile-Augmented Radiance Fields（简称TaRF）数据集，是由Yiming Dou、Fengyu Yang、Yi Liu、Antonio Loquercio和Andrew Owens等研究人员共同开发，并在2024年IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议上发表的重要成果。该数据集的创建旨在融合触觉信息与辐射场技术，以增强虚拟现实中的交互体验。自发布以来，TaRF数据集凭借其创新的思路和丰富的数据资源，在虚拟现实和计算机视觉领域产生了广泛影响。

当前挑战

在研究背景方面，TaRF数据集面临的挑战主要在于如何精确捕捉和模拟触觉信息，并与视觉数据有效融合。具体挑战包括：1）领域问题挑战：数据集需解决的关键问题是真实感交互体验的实现，涉及对触觉信号的高精度估计和渲染。2）构建过程挑战：数据集的构建过程中，研究人员需克服多模态数据同步、大规模数据处理以及复杂场景重建等技术难题。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与图形学领域，Tactile-Augmented Radiance Fields (TaRF) 数据集的典型应用场景在于，通过融合触觉信息与传统的光场技术，实现对物体表面细节的高精度重建与交互。该数据集提供了一个直观的交互界面，用户可通过对三维场景中的物体进行点击，实时获取该点的触觉信号，进而增强虚拟现实中的触觉反馈体验。

解决学术问题

TaRF 数据集解决了虚拟现实中触觉反馈不足的问题，为学术研究提供了触觉信息与视觉信息融合的新途径。它通过精确捕捉物体表面的微观结构，使得研究人员能够在虚拟环境中实现对触觉感知的模拟，这对于提升虚拟现实的沉浸感和交互性具有重要的学术价值。

衍生相关工作

基于TaRF数据集，已衍生出多项研究工作，包括触觉增强的虚拟现实交互技术、基于深度学习的触觉信号预测模型等。这些研究进一步拓展了TaRF的应用范围，为虚拟现实技术的发展提供了新的视角和方法论。