A Benchmark Dataset for Collaborative SLAM in Service Environments

📄 arXiv: 2411.14775v1 📥 PDF

作者: Harin Park, Inha Lee, Minje Kim, Hyungyu Park, Kyungdon Joo

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-11-22

备注: 8 pages, 6 figures, Accepted to IEEE RA-L

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), vol. 9, no. 12, pp. 11337-11344, Dec. 2024

DOI: 10.1109/LRA.2024.3491415

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CSE数据集，用于评估服务环境中多机器人协同SLAM算法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 协同SLAM 多机器人 服务环境 数据集 仿真

📋 核心要点

  1. 现有C-SLAM数据集缺乏对真实服务环境中复杂场景的覆盖，难以有效评估算法在动态、同质环境下的性能。
  2. 论文提出CSE数据集，利用NVIDIA Isaac Sim模拟医院、办公室、仓库等环境，包含动态物体和多机器人行为。
  3. 通过仿真提供精确时间同步的多模态传感器数据和地面真值位姿，并评估了现有SLAM算法在该数据集上的表现。

📝 摘要（中文）

随着服务环境变得多样化，对单个机器人难以完成的复杂任务的需求也开始出现。这种变化导致人们对多机器人而非单个机器人产生了兴趣。协同SLAM（C-SLAM）作为多服务机器人的基础技术，需要处理同质场景和动态物体等各种挑战，以确保机器人平稳运行并安全地执行任务。然而，现有的C-SLAM数据集不包含具有上述挑战的各种室内服务环境。为了弥补这一差距，我们引入了一个新的多模态C-SLAM数据集，用于各种室内服务环境中的多服务机器人，称为服务环境中的C-SLAM数据集（CSE）。我们使用NVIDIA Isaac Sim生成数据，模拟真实服务环境中可能出现的各种室内服务环境和挑战。通过使用仿真，我们可以提供准确且精确时间同步的传感器数据，例如立体RGB、立体深度、IMU和地面真实（GT）位姿。我们配置了三种常见的室内服务环境（医院、办公室和仓库），每种环境都包含各种动态物体，这些物体执行适合每种环境的运动。此外，我们驱动三个机器人来模仿真实服务机器人的动作。通过这些因素，我们为多个服务机器人生成了一个更真实的C-SLAM数据集。我们通过评估各种最先进的单机器人SLAM和多机器人SLAM方法来展示我们的数据集。我们的数据集可在https://github.com/vision3d-lab/CSE_Dataset上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有的协同SLAM数据集在模拟真实服务环境方面存在不足，无法充分测试和评估算法在复杂、动态场景下的性能。尤其是在医院、办公室和仓库等环境中，存在大量的动态物体和同质化区域，这对SLAM算法的鲁棒性和准确性提出了更高的要求。因此，需要一个更具挑战性和真实性的数据集来推动协同SLAM技术的发展。

核心思路：论文的核心思路是利用NVIDIA Isaac Sim仿真平台，构建包含多种室内服务环境（医院、办公室、仓库）的虚拟场景，并在这些场景中模拟动态物体和多机器人的行为。通过仿真，可以方便地生成大量带有精确时间同步的多模态传感器数据和地面真值位姿，从而为协同SLAM算法的评估和开发提供可靠的基础。

技术框架：CSE数据集的生成流程主要包括以下几个步骤：1) 使用NVIDIA Isaac Sim构建三种室内服务环境（医院、办公室、仓库）；2) 在每个环境中添加各种动态物体，并设置它们的运动模式，使其符合真实场景；3) 驱动三个虚拟机器人，模拟真实服务机器人的行为，例如导航、避障等；4) 收集机器人上的多模态传感器数据，包括立体RGB图像、立体深度图像、IMU数据等，并记录机器人的地面真值位姿；5) 对收集到的数据进行处理和整理，生成最终的CSE数据集。

关键创新：CSE数据集的关键创新在于其对真实服务环境的模拟程度更高，包含了多种动态物体和多机器人的行为，更贴近实际应用场景。此外，该数据集还提供了精确时间同步的多模态传感器数据和地面真值位姿，方便研究人员进行算法的评估和比较。与现有的数据集相比，CSE数据集更具挑战性和实用性。

关键设计：在CSE数据集中，动态物体的运动模式是根据真实场景进行设计的，例如医院中的病人、办公室中的员工、仓库中的搬运工等。机器人的行为也是经过精心设计的，例如导航路径、避障策略等。此外，为了保证数据的质量，仿真过程中使用了高精度的传感器模型，并对数据进行了校准和同步。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在CSE数据集上评估多种单机器人和多机器人SLAM算法，验证了该数据集的有效性和挑战性。实验结果表明，现有SLAM算法在CSE数据集上的性能表现各异，表明该数据集能够有效区分不同算法的优劣，并为算法改进提供指导。

🎯 应用场景

该数据集可用于评估和改进多机器人协同SLAM算法在服务环境中的性能，例如医院、办公室和仓库等。通过在该数据集上进行训练和测试，可以提高机器人在复杂动态环境中的定位精度和地图构建能力，从而实现更安全、高效的机器人服务。

📄 摘要（原文）

As service environments have become diverse, they have started to demand complicated tasks that are difficult for a single robot to complete. This change has led to an interest in multiple robots instead of a single robot. C-SLAM, as a fundamental technique for multiple service robots, needs to handle diverse challenges such as homogeneous scenes and dynamic objects to ensure that robots operate smoothly and perform their tasks safely. However, existing C-SLAM datasets do not include the various indoor service environments with the aforementioned challenges. To close this gap, we introduce a new multi-modal C-SLAM dataset for multiple service robots in various indoor service environments, called C-SLAM dataset in Service Environments (CSE). We use the NVIDIA Isaac Sim to generate data in various indoor service environments with the challenges that may occur in real-world service environments. By using simulation, we can provide accurate and precisely time-synchronized sensor data, such as stereo RGB, stereo depth, IMU, and ground truth (GT) poses. We configure three common indoor service environments (Hospital, Office, and Warehouse), each of which includes various dynamic objects that perform motions suitable to each environment. In addition, we drive three robots to mimic the actions of real service robots. Through these factors, we generate a more realistic C-SLAM dataset for multiple service robots. We demonstrate our dataset by evaluating diverse state-of-the-art single-robot SLAM and multi-robot SLAM methods. Our dataset is available at https://github.com/vision3d-lab/CSE_Dataset.