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JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
无障碍设施和拥挤的人行道：微型交通对公共空间的影响。载于 DIS'21 会议论文集：ACM
在过去十年中，“微出行”一词已灵活地涵盖各种小型联网车辆，用于短距离运送人员和货物。电动滑板车和自动送货机器人等服务被誉为解决汽车拥堵和公共交通不足的双重问题的答案，它们迅速发展成为城市计划的焦点，促进了美国各城市的经济发展、可持续发展和交通。例如，匹兹堡市长比尔·佩杜托（Bill Peduto）简要总结了政府参与共享微出行等创新计划的吸引力。“你可以设置繁文缛节，也可以铺开红地毯。如果你想成为 21 世纪的技术实验室，你就铺上红地毯” [53]。佩杜托市长和许多其他政府代表都认为监管可能会扼杀商业进步，他们热情地将自己的城市作为试验台，以获得对支持发展所谓的新型智慧城市的认可 [29,56]。