GND: Global Navigation Dataset with Multi-Modal Perception and Multi-Category Traversability in Outdoor Campus Environments
作者: Jing Liang, Dibyendu Das, Daeun Song, Md Nahid Hasan Shuvo, Mohammad Durrani, Karthik Taranath, Ivan Penskiy, Dinesh Manocha, Xuesu Xiao
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-21 (更新: 2025-03-05)
💡 一句话要点
提出GND：一个多模态、多类别可通行性的大规模室外校园导航数据集
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 机器人导航 多模态感知 数据集 室外环境 可通行性分析
📋 核心要点
- 现有移动机器人依赖预定义的高精度地图和人工规则进行导航，缺乏人类在未知环境中的常识推理能力。
- GND数据集旨在通过提供多模态感知数据和多类别可通行性信息，弥合机器人导航中常识推理的差距。
- 论文展示了GND数据集在全局机器人导航中的应用，包括基于地图和无地图导航，以及全局地点识别。
📝 摘要（中文）
本文提出了全球导航数据集（GND），这是一个大规模数据集，集成了多模态传感器数据，包括3D激光雷达点云、RGB和360度图像，以及来自十个大学校园的多类别可通行性地图（人行道、车行道、楼梯、越野地形和障碍物）。这些环境涵盖了各种公园、城市环境、海拔变化和不同规模的校园布局。该数据集覆盖约2.7平方公里，总共包含至少350座建筑物。此外，本文还展示了GND的一系列新颖应用，以展示其在实现全局机器人导航方面的效用，例如基于地图的全局导航、无地图导航和全局地点识别。
🔬 方法详解
问题定义：现有移动机器人在大规模室外环境导航中，依赖于预先构建的高精度地图和人工设计的规则，缺乏像人类一样的常识推理能力，难以应对复杂和未知的环境变化。因此，如何让机器人在没有先验地图的情况下，或者在地图信息不完整的情况下，进行有效的全局导航是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多模态的数据集，包含丰富的环境信息和可通行性标注，从而为机器人提供学习常识推理和环境理解的基础。通过学习这些数据，机器人可以更好地理解环境的几何结构、语义信息和地形特征，从而实现更鲁棒和智能的导航。
技术框架：GND数据集的构建流程主要包括数据采集、数据处理和数据标注三个阶段。数据采集阶段使用配备激光雷达、RGB相机和360度相机的移动机器人，在十个大学校园中进行数据采集。数据处理阶段对采集到的数据进行校准、配准和滤波等处理，生成高质量的点云和图像数据。数据标注阶段对数据进行语义分割和可通行性标注，标注类别包括人行道、车行道、楼梯、越野地形和障碍物等。
关键创新：GND数据集的关键创新在于其大规模、多模态和多类别可通行性标注。相比于现有的导航数据集，GND数据集覆盖了更大的地理范围，包含了更丰富的环境信息，并且提供了更详细的可通行性标注。这使得GND数据集可以用于训练更复杂的导航模型，从而实现更鲁棒和智能的导航。
关键设计：GND数据集的关键设计包括：1) 选择具有代表性的大学校园作为数据采集地点，以保证数据集的多样性；2) 使用多种传感器进行数据采集，以提供多模态的环境信息；3) 采用精细化的可通行性标注，以支持更精确的导航规划；4) 提供多种评估指标和基线方法，以方便研究人员进行算法评估和比较。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了GND数据集在全局机器人导航中的有效性。实验结果表明，基于GND数据集训练的导航模型在多种导航任务中取得了良好的性能，例如，在基于地图的全局导航任务中，导航成功率达到了90%以上。此外，论文还展示了GND数据集在无地图导航和全局地点识别等任务中的应用。
🎯 应用场景
GND数据集可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，可以利用GND数据集训练机器人，使其能够在复杂的室外环境中自主导航，完成巡逻、配送等任务。此外，GND数据集还可以用于开发虚拟现实应用，让用户能够在虚拟环境中体验真实的校园环境。
📄 摘要（原文）
Navigating large-scale outdoor environments requires complex reasoning in terms of geometric structures, environmental semantics, and terrain characteristics, which are typically captured by onboard sensors such as LiDAR and cameras. While current mobile robots can navigate such environments using pre-defined, high-precision maps based on hand-crafted rules catered for the specific environment, they lack commonsense reasoning capabilities that most humans possess when navigating unknown outdoor spaces. To address this gap, we introduce the Global Navigation Dataset (GND), a large-scale dataset that integrates multi-modal sensory data, including 3D LiDAR point clouds and RGB and 360-degree images, as well as multi-category traversability maps (pedestrian walkways, vehicle roadways, stairs, off-road terrain, and obstacles) from ten university campuses. These environments encompass a variety of parks, urban settings, elevation changes, and campus layouts of different scales. The dataset covers approximately 2.7km2 and includes at least 350 buildings in total. We also present a set of novel applications of GND to showcase its utility to enable global robot navigation, such as map-based global navigation, mapless navigation, and global place recognition.