A workflow for generating synthetic LiDAR datasets in simulation environments

📄 arXiv: 2506.17378v1 📥 PDF

作者: Abhishek Phadke, Shakib Mahmud Dipto, Pratip Rana

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-06-20

💡 一句话要点

提出合成LiDAR数据集生成工作流以支持自动驾驶感知

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 合成数据集 LiDAR 自动驾驶 机器人研究 传感器安全 仿真环境 数据自动化

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成高保真合成LiDAR数据集方面存在环境真实感不足和数据标注效率低的问题。
  2. 论文提出了一种基于CoppeliaSim的自动化工作流程，集成多种传感器以生成同步的多模态数据集。
  3. 通过验证管道生成的大规模点云和图像，研究展示了合成数据集在评估LiDAR安全性方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种在仿真环境中生成合成LiDAR数据集的工作流程，以支持自动驾驶车辆感知、机器人研究和传感器安全分析。利用CoppeliaSim仿真环境及其Python API，我们将飞行时间LiDAR、图像传感器和二维扫描仪集成到一个模拟的城市场景中的车辆平台上。该工作流程自动化了数据捕获、存储和注释，生成同步的多模态数据集，并提供真实位姿信息。我们通过生成大规模点云及相应的RGB和深度图像来验证该管道。研究还探讨了LiDAR数据的潜在安全漏洞，如对抗性点注入和欺骗攻击，并展示了合成数据集如何促进防御策略的评估。最后，讨论了环境真实感、传感器噪声建模和计算可扩展性等方面的局限性，并提出了未来研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有合成LiDAR数据集生成方法在环境真实感和数据标注效率方面的不足，尤其是在自动驾驶和机器人研究中的应用需求。

核心思路：论文的核心思路是利用CoppeliaSim仿真环境及其Python API，自动化生成合成LiDAR数据集，集成多种传感器以提高数据的多样性和准确性。

技术框架：整体架构包括数据捕获、存储和注释三个主要模块。首先，在仿真环境中设置车辆平台和传感器；其次，自动化捕获数据并存储为多种格式；最后，生成带有真实位姿信息的同步多模态数据集。

关键创新：最重要的技术创新点在于实现了一个高效的自动化工作流程，能够生成高保真合成LiDAR数据集，并同时提供RGB和深度图像，显著提升了数据集的实用性和可用性。

关键设计：在设计过程中，关键参数包括传感器的配置、数据存储格式（如PCD、PLY、CSV）以及数据注释的自动化流程，确保生成的数据集具有高质量和高一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，生成的合成数据集在点云和图像的同步性及准确性上表现优异，能够有效支持对抗性攻击的评估。通过与现有数据集的对比，合成数据集在数据质量和多样性上有显著提升，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶车辆的感知系统、机器人技术的研究以及传感器安全分析。通过提供高保真的合成数据集，研究能够帮助开发更为安全和可靠的自动化系统，推动相关技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

This paper presents a simulation workflow for generating synthetic LiDAR datasets to support autonomous vehicle perception, robotics research, and sensor security analysis. Leveraging the CoppeliaSim simulation environment and its Python API, we integrate time-of-flight LiDAR, image sensors, and two dimensional scanners onto a simulated vehicle platform operating within an urban scenario. The workflow automates data capture, storage, and annotation across multiple formats (PCD, PLY, CSV), producing synchronized multimodal datasets with ground truth pose information. We validate the pipeline by generating large-scale point clouds and corresponding RGB and depth imagery. The study examines potential security vulnerabilities in LiDAR data, such as adversarial point injection and spoofing attacks, and demonstrates how synthetic datasets can facilitate the evaluation of defense strategies. Finally, limitations related to environmental realism, sensor noise modeling, and computational scalability are discussed, and future research directions, such as incorporating weather effects, real-world terrain models, and advanced scanner configurations, are proposed. The workflow provides a versatile, reproducible framework for generating high-fidelity synthetic LiDAR datasets to advance perception research and strengthen sensor security in autonomous systems. Documentation and examples accompany this framework; samples of animated cloud returns and image sensor data can be found at this Link.