论文页面 - ShotcreteDepth：用于喷射混凝土施工环境中鲁棒机器人深度感知的双模态数据集

来源：https://huggingface.co/papers/2606.23152

摘要

本文介绍了一种面向自主系统感知研究的双模态建筑施工领域数据集，该数据集在恶劣环境条件下融合了立体RGB与LiDAR数据。

我们提出ShotcreteDepth，这是一个来自建筑施工领域的双模态数据集（https://huggingface.co/papers?q=bi-modal%20dataset），同时捕捉了活跃的喷射混凝土施工过程以及一般施工环境。该数据集包含在严酷现实条件下（包括高浑浊度与不良照明）采集的立体RGB（https://huggingface.co/papers?q=stereo%20RGB）图像和LiDAR点云（https://huggingface.co/papers?q=LiDAR%20point%20clouds）。此类条件会对传感器测量产生不利影响，导致观测数据不完整且带有噪声，对自主应用的感知系统构成重大挑战。除数据集外，我们还发布了一款轻量级标注工具，用于高效标注LiDAR点云（https://huggingface.co/papers?q=LiDAR%20point%20clouds）。ShotcreteDepth包含11,252个时间同步的数据样本，其中220个已标注用于评估。该数据集支持在紧密反映工业环境操作复杂性的条件下，进行立体匹配（https://huggingface.co/papers?q=stereo%20matching）、深度补全（https://huggingface.co/papers?q=depth%20completion）和深度估计（https://huggingface.co/papers?q=depth%20estimation）研究。项目仓库：https://github.com/dtu-pas/shotcrete-depth

查看arXiv页面（https://arxiv.org/abs/2606.23152）查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2606.23152）GitHub1（https://github.com/DTU-PAS/shotcrete-depth）添加到收藏（https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2606.23152）

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