TeleSim_Dataset.csv

TeleSim是一个全面的硬件在环测试平台和基准数据集，旨在评估不同网络条件下的远程机器人系统性能。该存储库包含用于网络感知远程操作研究的仿真框架和基准数据集。

TeleSim is a comprehensive hardware-in-the-loop testbed and benchmark dataset designed to evaluate the performance of remote robotic systems under varying network conditions. This repository contains simulation frameworks and benchmark datasets for research on network-aware teleoperation.

原始信息汇总

TeleSim数据集概述

数据集简介

• TeleSim是一个硬件在环测试平台和基准数据集，用于评估不同网络条件下的远程机器人系统性能。
• 该数据集专为网络感知远程操作研究设计，包含仿真框架和基准数据集。

数据集内容

• 主数据集文件：TeleSim_Dataset.csv（包含300次试验数据）
• 仿真文件目录：sim/（基于OMNeT++的仿真文件）

软件环境

• 操作系统：Ubuntu 20.04
• 仿真工具：OMNeT++ 6.1
• 网络框架：INET Framework 4.5
• 媒体工具：VLC Media Player 3.0.9.2 Vetinari
• 网络分析工具：Wireshark 3.2.3
• 视频质量评估工具：MSU VQMT Free 14.1

硬件配置

• RGB-D相机：Intel RealSense D435i
• VR头显：HTC VIVE Focus 3
• 机械臂：Ufactory Lite 6
• 工作站配置：
  • CPU：Intel i9-14900HX
  • 内存：32 GB RAM
  • 显卡：NVIDIA RTX 4060

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在远程机器人系统性能评估领域，TeleSim数据集通过硬件在环测试平台精心构建。该数据集基于OMNeT++ 6.1仿真框架和INET 4.5网络协议栈，在Ubuntu 20.04环境中实现了300次实验数据的采集。实验配置采用Intel RealSense D435i深度相机、HTC VIVE Focus 3 VR设备与Ufactory Lite 6机械臂的硬件组合，配合高性能工作站完成数据捕获，确保了实验环境的专业性和数据采集的可靠性。

使用方法

研究人员可通过GitHub仓库获取包含300次实验记录的CSV格式数据集。配套提供的OMNeT++仿真文件允许用户复现实验环境，其中telesim.ini配置文件支持自定义网络参数调整。使用流程建议遵循仓库中的setup.sh脚本完成环境配置，通过run.sh启动仿真实验。数据集可与VLC、Wireshark等工具链配合使用，实现从网络层到应用层的全方位性能分析，为远程操作系统的算法开发提供可靠基准。

背景与挑战

背景概述

TeleSim数据集作为一项硬件在环测试平台与基准数据集，诞生于远程机器人系统性能评估的研究需求，由专注于网络感知远程操作研究的团队开发。该数据集通过集成OMNeT++仿真框架与真实硬件设备，旨在量化分析不同网络条件下远程操作系统的性能表现。其核心研究问题聚焦于网络延迟、带宽波动等参数对远程操作精度与稳定性的影响，为远程机器人控制领域提供了首个结合网络仿真与实体机器人交互的标准化评估工具。数据集包含300组实验 trials，采用Intel RealSense D435i深度相机、HTC VIVE Focus 3 VR设备与Ufactory Lite 6机械臂构建硬件闭环，推动了人机协作系统在5G边缘计算等场景中的应用研究。

当前挑战

在解决远程操作系统的网络适应性问题上，TeleSim数据集面临双重挑战：领域层面需攻克时变网络环境下控制指令与传感反馈的时空对齐难题，这要求精确量化延迟抖动对操作者情境感知的影响；构建过程中则需协调异构硬件的时间同步，包括RGB-D相机、VR头显与机械臂的毫秒级时序校准。多模态数据融合时，网络仿真数据（OMNeT++生成）与实体传感器数据的时戳对齐成为关键瓶颈，而VLC媒体流与Wireshark抓包数据的跨平台解析进一步增加了系统集成复杂度。

常用场景

经典使用场景

在远程机器人控制领域，TeleSim数据集为研究人员提供了一个标准化的硬件在环测试平台，用于评估不同网络条件下远程操作系统的性能表现。该数据集通过300组实验数据，涵盖了网络延迟、带宽波动等典型场景，成为验证控制算法鲁棒性的重要基准。

解决学术问题

该数据集有效解决了远程操作系统中网络不确定性带来的控制延迟问题，为量化分析网络参数对操作精度的影响提供了实证基础。其包含的多模态传感器数据与网络状态同步记录，填补了网络感知型远程控制研究领域缺乏标准化评估数据的空白。

实际应用

在工业远程维护、危险环境作业等场景中，TeleSim数据集指导开发了适应网络波动的自适应控制算法。医疗远程手术系统通过该数据集的仿真结果优化了视频压缩策略，显著降低了关键操作时的画面延迟。

数据集最近研究

最新研究方向

随着远程机器人系统在工业自动化、医疗手术和太空探索等领域的广泛应用，网络延迟和稳定性成为影响系统性能的关键因素。TeleSim数据集作为硬件在环测试平台，为网络感知远程操作研究提供了重要基准。当前研究聚焦于利用该数据集优化网络自适应算法，探索5G边缘计算环境下低延迟通信方案，以及结合深度学习预测网络抖动对机械臂控制精度的影响。微软Hololens与达芬奇手术机器人的最新集成案例表明，此类数据集在跨学科协同研究中具有桥梁作用，为虚实融合的下一代远程操作系统提供了量化评估基础。