RoboLoc: A Benchmark Dataset for Point Place Recognition and Localization in Indoor-Outdoor Integrated Environments

📄 arXiv: 2512.01194v1 📥 PDF

作者: Jaejin Jeon, Seonghoon Ryoo, Sang-Duck Lee, Soomok Lee, Seungwoo Jeong

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-01

💡 一句话要点

RoboLoc：室内外一体化点云定位与场景识别基准数据集

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 点云定位 场景识别 室内外环境 基准数据集 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有基于激光雷达的定位数据集主要集中于室外环境，缺乏室内外无缝切换的场景，限制了多场景定位算法的发展。
  2. RoboLoc数据集旨在提供一个更真实的测试环境，包含室内外环境的平滑过渡、楼层转换以及真实机器人轨迹。
  3. 论文在RoboLoc上对多种先进的点云处理模型进行了评估，揭示了它们在跨领域场景识别中的性能差异。

📝 摘要（中文）

本文提出了RoboLoc，一个用于室内外环境（包含楼层转换）中无GPS场景识别的基准数据集。可靠的场景识别对于机器人定位至关重要，尤其是在频繁进行室内外转换的复杂环境中。现有的基于激光雷达的数据集通常侧重于室外场景，缺乏无缝的领域迁移。RoboLoc包含真实机器人轨迹、多样的高程剖面以及结构化室内和非结构化室外环境之间的转换。论文对多种最先进的模型（包括基于点、体素和BEV的架构）进行了基准测试，突出了它们在领域迁移中的泛化能力。RoboLoc为开发机器人和自主导航中的多领域定位系统提供了一个真实的测试平台。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人定位中，现有数据集缺乏室内外一体化场景，导致算法在真实复杂环境中泛化能力不足的问题。现有方法在单一场景下表现良好，但在室内外环境切换时，性能显著下降，痛点在于缺乏足够的数据和合适的评估标准来衡量算法的跨领域适应性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含真实机器人轨迹、多样高程剖面和室内外环境转换的基准数据集，从而为研究者提供一个评估和改进多领域定位算法的平台。通过提供更具挑战性的数据，促进算法在真实场景中的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：RoboLoc数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据采集：使用配备激光雷达的机器人，在包含室内外环境的复杂场景中进行数据采集。2) 数据处理：对采集到的原始数据进行清洗、滤波和配准等预处理操作。3) 数据标注：对场景进行标注，包括室内外区域、楼层信息等。4) 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于算法的训练和评估。

关键创新：RoboLoc数据集的关键创新在于其对室内外一体化场景的覆盖，以及对真实机器人轨迹和多样高程剖面的模拟。与现有数据集相比，RoboLoc更贴近真实应用场景，能够更有效地评估算法的鲁棒性和泛化能力。此外，论文还提供了多种先进点云处理模型的基准测试结果，为研究者提供参考。

关键设计：数据集包含多种类型的室内外环境，例如办公室、走廊、停车场、街道等。数据采集过程中，机器人以不同的速度和角度移动，模拟真实场景中的运动模式。为了评估算法的跨领域适应性，数据集还包含了不同光照条件和天气状况下的数据。论文没有详细说明损失函数和网络结构等技术细节，而是侧重于数据集的构建和评估。

📊 实验亮点

论文在RoboLoc数据集上对多种最先进的点云处理模型进行了基准测试，包括基于点、体素和BEV的架构。实验结果表明，这些模型在室内外环境转换时性能均有所下降，突出了RoboLoc数据集的挑战性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要查阅原文。

🎯 应用场景

RoboLoc数据集可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过在该数据集上训练和评估算法，可以提高机器人在复杂环境中的定位精度和鲁棒性，从而实现更可靠的自主导航。此外，该数据集还可以用于研究跨领域学习和领域自适应等问题，促进相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Robust place recognition is essential for reliable localization in robotics, particularly in complex environments with fre- quent indoor-outdoor transitions. However, existing LiDAR-based datasets often focus on outdoor scenarios and lack seamless domain shifts. In this paper, we propose RoboLoc, a benchmark dataset designed for GPS-free place recognition in indoor-outdoor environments with floor transitions. RoboLoc features real-world robot trajectories, diverse elevation profiles, and transitions between structured indoor and unstructured outdoor domains. We benchmark a variety of state-of-the-art models, point-based, voxel-based, and BEV-based architectures, highlighting their generalizability domain shifts. RoboLoc provides a realistic testbed for developing multi-domain localization systems in robotics and autonomous navigation