tartandrive_offroad
收藏资源简介：
TartanDrive Off-Road — LeRobotDataset 是一个越野驾驶数据集，包含来自TartanDrive 2.0（卡内基梅隆大学AirLab）的越野驾驶片段，并已转换为LeRobotDataset v3格式。每个帧配对了一个真实（从未插值）的前摄像头图像与最接近时间的机器人姿态和驾驶命令。数据集特征包括：观察图像（前摄像头，形状为(H, W, 3)的uint8视频）、观察状态（7维float32姿态数据[x, y, z, qx, qy, qz, qw]）和动作（2维float32驾驶命令[linear_velocity, angular_velocity]）。帧率为10 fps（摄像头时钟），机器人类型为tartandrive（Yamaha Viking ATV），任务为drive off-road。一个TartanDrive记录对应一个LeRobot片段。数据集使用apairo工具进行同步和多速率传感器数据对齐，确保图像始终为真实传感器帧，状态和动作为时间上最近的测量值。原始数据在卡内基梅隆大学的AirLab收集，使用改装的Yamaha Viking ATV在多样化的越野地形上激进驾驶。
TartanDrive Off-Road — LeRobotDataset is an off-road driving dataset containing off-road driving clips sourced from TartanDrive 2.0 (AirLab, Carnegie Mellon University), converted to LeRobotDataset v3 format. Each frame is paired with a ground-truth (never interpolated) front-facing camera image, along with the temporally closest robot pose and driving commands. Dataset features include: observation images (front-facing camera, uint8 video with shape (H, W, 3)), observation states (7-dimensional float32 pose data [x, y, z, qx, qy, qz, qw]), and actions (2-dimensional float32 driving commands [linear_velocity, angular_velocity]). The frame rate is 10 fps based on the camera clock, the robot type is tartandrive (Yamaha Viking ATV), and the task is off-road driving. One TartanDrive recording corresponds to one LeRobot clip. The dataset uses the apairo tool for synchronization and multi-rate sensor data alignment, ensuring that images are always ground-truth sensor frames, while states and actions are the temporally nearest measured values. The raw data was collected at AirLab, Carnegie Mellon University, using a modified Yamaha Viking ATV for aggressive driving across diverse off-road terrains.
数据集概述
TartanDrive Off-Road (LeRobot格式) 是一个面向越野自动驾驶的机器人数据集，基于TartanDrive 2.0的原始rosbag数据转换而来，以LeRobotDataset格式提供。
数据集内容
- 总规模：54个录制片段（episodes），约119,000个同步帧。
- 帧率：10 fps（以相机时钟为基准）。
- 机器人类型：
tartandrive（Yamaha Viking ATV）。 - 任务：
drive off-road（越野驾驶）。
数据特征
数据集每帧包含三个特征，均经过时间对齐和格式转换：
| 特征 | 形状 | 数据类型 | 原始来源（TartanDrive通道） | 描述 |
|---|---|---|---|---|
observation.images.front |
(H, W, 3) | uint8 视频帧 | image_left_color |
左侧彩色相机图像 |
observation.state |
(7,) | float32 | gps_odom |
位姿 [x, y, z, qx, qy, qz, qw] |
action |
(2,) | float32 | cmd |
线速度和角速度 [linear_velocity, angular_velocity] |
数据转换技术细节
该数据集的核心价值在于其转换流水线，通过apairo框架实现，仅需约17行通道到特征的映射代码即可完成从异步多速率传感器数据到同步帧的转换：
- 同步策略：以相机时钟为参考，采用最近邻插值，容差±50毫秒，将GPS里程计和驱动指令重采样到相机时间轴上。
- 转换操作：使用可组合的库变换（如
CastTo、SelectComponents），无需自定义领域代码。 - 输出格式：每个episode通过
add_frame()和save_episode()逐步导出，最终调用finalize()完成。
原始数据来源
原始数据TartanDrive 2.0由卡内基梅隆大学AirLab使用改装后的Yamaha Viking ATV在多样化的越野地形上采集。本数据集使用rosbag分发版本，保留了/tf、静态标定和每个通道的frame_id信息。
许可证
本数据集遵循CC BY 4.0许可证，归因于TartanDrive 2.0的原作者。转换代码（apairo_huggingface）采用MIT许可证。
引用
若使用本数据集，请引用TartanDrive 2.0论文：
@inproceedings{sivaprakasam2024tartandrive, title={TartanDrive 2.0: More Modalities and Better Infrastructure to Further Self-Supervised Learning Research in Off-Road Driving Tasks}, author={Sivaprakasam, Matthew and Maheshwari, Parv and Castro, Mateo Guaman and Triest, Samuel and Nye, Micah and Willits, Steve and Saba, Andrew and Wang, Wenshan and Scherer, Sebastian}, booktitle={IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)}, year={2024} }
