HeLiPR|地点识别数据集|3D点云数据集

HeLiPR数据集用于比较不同地点识别方法，包含来自Ouster和Aeva传感器的3D点云数据，每个扫描包含8192个点。数据集包括不同的序列和查询，用于评估地点识别算法的性能。

原始信息汇总

HeLiPR-Place-Recognition 数据集概述

数据集简介

HeLiPR 数据集用于比较不同的地点识别方法，使用 3D 点云数据，每帧扫描包含 8192 个点。数据集包括以下序列：

数据集详情

• Ouster - Narrow

  • 数据库: Sequence01-Ouster
  • 查询: Sequence01-Aeva, Sequence01-Livox, Sequence02-Aeva, Sequence02-Livox, Sequence03-Aeva, Sequence03-Livox

• Aeva - Wide

  • 数据库: Sequence01-Aeva
  • 查询: Sequence01-Ouster, Sequence01-Velodyne, Sequence02-Ouster, Sequence02-Velodyne, Sequence03-Ouster, Sequence03-Velodyne

• Bridge

  • Ouster - Narrow
    • 数据库: Sequence01-Ouster
    • 查询: Sequence01-Ouster, Sequence01-Velodyne, Sequence02-Ouster, Sequence02-Velodyne

数据集下载

验证数据集可以从 这里 下载，包含以下内容：

• 从 HeLiPR 数据集采样的点云数据（Roundabout, Town, Bridge）
• 每个方法的检查点文件
• 重叠矩阵文件

每个扫描包含 8192 个点，采样间隔为 5 米。

目录结构

数据集的目录结构如下：

HeLiPR-Place-Recognition ├── model_X ├── data_validation │ ├── SequenceA-Sensor1 │ │ ├── LiDAR │ │ │ ├── 000000.bin │ │ │ ├── 000001.bin │ │ │ └── ... │ │ └── trajectory.csv │ ├── SequenceB-Sensor2 │ │ ├── LiDAR │ │ │ ├── 000000.bin │ │ │ ├── 000001.bin │ │ │ └── ... │ │ └── trajectory.csv │ └── ... ├── data_overlap │ ├── overlap_matrix_validation_SequenceA.txt │ ├── overlap_matrix_validation_SequenceB.txt │ └── ... ├── data_ckpt │ ├── X_ckpt.pth │ ├── Y_ckpt.pth │ └── ...

使用方法

1. 构建 Docker 镜像并启动容器

bash docker build -t helipr_evaluation . docker run --gpus all -dit --env="DISPLAY" --net=host --ipc=host --volume="/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw" -v /:/mydata --volume /dev/:/dev/ helipr_evaluation:latest /bin/bash

2. 克隆仓库

bash git clone https://github.com/minwoo0611/HeLiPR-Place-Recognition cd HeLiPR-Place-Recognition

3. 生成 HeLiPR 数据集的 Pickle 文件

运行以下脚本：

bash python generate_test_sets.py

4. 运行每个方法的验证代码

进入要测试的方法目录，并按照其 README.md 中的说明操作。

bash cd model_X

按照 model_X/README.md 中的说明操作

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HeLiPR数据集的构建基于多种传感器采集的3D点云数据，涵盖了不同视野（FOV）的LiDAR数据，包括Ouster和Aeva传感器。数据集通过在多个序列中采集点云数据，确保了数据库和查询集之间的充分重叠，从而为评估不同地点识别方法提供了公平的基准。每个扫描包含8192个点，采样间隔为5米，确保了数据的多样性和代表性。

使用方法

使用HeLiPR数据集时，用户首先需下载验证数据集，并将其放置在指定的文件夹中。接着，通过运行generate_test_sets.py脚本生成pickle文件，以便进行后续的验证测试。每种方法的验证代码均提供了Dockerfile，用户可以通过构建Docker镜像并在容器中运行代码来进行方法的评估。详细的步骤和目录结构在README文件中有详细说明，确保用户能够顺利进行数据集的使用和方法的验证。

背景与挑战

背景概述

HeLiPR数据集，全称为Heterogeneous LiDAR Place Recognition，由Minwoo Jung等人于2024年创建，旨在解决异构激光雷达（LiDAR）环境下的地点识别问题。该数据集的核心研究问题是如何在时空变化的复杂环境中，准确识别和匹配不同传感器采集的3D点云数据。HeLiPR数据集的推出，为自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域提供了重要的基准测试资源，推动了这些领域在复杂环境下的技术进步。

当前挑战

HeLiPR数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，异构激光雷达传感器的数据采集和处理需要克服传感器间视角和分辨率的差异。其次，时空变化带来的数据动态变化增加了数据匹配的难度。此外，数据集的构建还需确保不同方法在相同参数设置下的公平比较，这对数据的标准化和一致性提出了高要求。最后，数据集的验证和更新过程中，如何确保训练和验证代码的准确性和稳定性也是一个重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在自动驾驶和机器人导航领域，HeLiPR数据集被广泛用于评估和比较不同地点识别方法的性能。该数据集通过提供多传感器（如Ouster、Aeva和Livox）的3D点云数据，使得研究人员能够在不同视角和环境条件下测试其算法的鲁棒性。经典的使用场景包括使用PointNetVLAD、LoGG3D-Net和MinkLoc3Dv2等方法，通过计算平均召回率（Recall@1和Recall@5）来评估算法在复杂环境中的识别准确性。

解决学术问题

HeLiPR数据集解决了在多传感器和多视角条件下进行地点识别的学术研究问题。通过提供异构的LiDAR数据，该数据集帮助研究人员探索如何在时空变化中保持高精度的地点识别。这对于提升自动驾驶车辆和机器人在复杂环境中的定位能力具有重要意义，推动了相关领域的技术进步和算法优化。

实际应用

在实际应用中，HeLiPR数据集被用于开发和验证自动驾驶车辆和机器人的地点识别系统。例如，在城市环境中，车辆需要通过识别周围环境中的地标来实现精确定位和导航。此外，该数据集还可用于无人机和地面机器人的协同工作，通过共享地点识别信息来提高整体系统的鲁棒性和效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在地点识别领域，HeLiPR数据集的最新研究方向主要集中在多源异构激光雷达数据的融合与处理上。随着自动驾驶和机器人导航技术的快速发展，如何有效利用来自不同传感器的数据进行地点识别成为了一个关键问题。HeLiPR数据集通过提供多种传感器（如Ouster、Aeva和Livox）的数据，为研究者提供了一个理想的平台，以探索和验证新的地点识别算法。当前的研究重点包括开发能够处理不同视角和分辨率的算法，如LoGG3D-Net和MinkLoc3Dv2，以及跨源数据融合技术，如CrossLoc3D和CASSPR。这些研究不仅提升了地点识别的准确性和鲁棒性，还为实际应用中的多传感器系统提供了理论支持和技术储备。