数据集概述
该数据集围绕语义位置标注主题，包含通过CARMEN工具包模拟生成的移动机器人360度扫描数据、扫描提取的几何特征数据，以及对应环境的地图文件，覆盖走廊、门、房间、大厅等场景，支持位置分类研究。
文件详解
- 扫描文件（Scans）：
- 命名格式：scans_XXX（XXX为场景类型，如corridor、door等）
- 文件格式：文本文件
- 字段内容：class_id（位置类别，0=房间、1=走廊、2=门、3=大厅）、x_world_coordinate（机器人x坐标）、y_world_coordinate（机器人y坐标）、robot_orientation（机器人朝向）、n1_number_front_beams（前激光光束数）、n2_number_rear_beams（后激光光束数）、front_beam_1至front_beam_n1（前激光光束数据）、back_beam_1至back_beam_n2（后激光光束数据）
- 特征文件（Features）：
- 命名格式：features_XXX（与扫描文件场景对应）
- 文件格式：文本文件
- 字段内容：class_id（位置类别）、m_total_number_of_features（特征总数）、feature_1至feature_m（几何特征值，对应PhD论文中B和P集合的子集特征）
- 地图文件（Maps）：
- 命名格式：XXX_training_map.EEE、XXX_test_map.EEE（XXX为环境名称，EEE为格式后缀）
- 文件格式：PPM原始格式（.ppm）、CARMEN格式（.map）、JPG格式（.jpg）
- 内容说明：地图分辨率为1像素=5厘米，训练地图用颜色标记位置类别（蓝色=房间、红色=走廊、黄色=门、青色=大厅）
- 压缩包文件：
- 命名示例：fr79.tgz、fr52.tgz、intel.tgz等
- 文件格式：.tgz
- 内容说明：包含对应环境（如弗莱堡大学79号楼、英特尔实验室等）的扫描、特征及地图数据
适用场景
- 机器人定位与导航研究：用于开发基于激光扫描的语义位置分类算法
- 环境感知算法验证：测试几何特征提取方法对不同场景的区分能力
- 室内场景理解：分析走廊、房间等典型室内环境的激光扫描特征差异
- 机器学习模型训练：作为位置分类任务的标注数据集，训练监督学习模型
