ForEnt: A Multi-Modal Dataset for Characterizing Quadruped Robot Entrapments in Forest Environments
作者: Natapat Kirdwichai, Danesh Tarapore
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-18
备注: 8 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出ForEnt数据集以解决四足机器人在森林环境中的困境问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 森林环境 多模态数据集 困境检测 生态监测 自主导航 传感器融合
📋 核心要点
- 现有四足机器人在森林环境中面临的主要挑战是被植被缠绕导致的困境，这不仅影响任务执行，还可能损坏机器人。
- 本文提出ForEnt数据集，通过在多个森林地点收集多模态传感器数据，旨在分析和理解导致机器人困境的因素。
- 通过收集69个困境事件的数据，ForEnt为评估困境检测策略提供了基础，促进了四足机器人在复杂环境中的应用研究。
📝 摘要（中文）
随着四足机器人在森林生态调查和监测中的应用日益增加，其自主性常因森林环境中的挑战而受到干扰。机器人腿部被藤蔓或其他植被缠绕的困境会导致稳定性丧失和翻倒，影响任务执行并可能损坏硬件。为填补缺乏专门数据集的空白，本文提出了ForEnt，这是一个多模态数据集，使用低成本的Unitree Go2四足机器人在英国南安普敦的八个森林地点收集。数据集包含时间同步的RGB-D图像、LiDAR扫描、姿态数据和第三方视频，支持对导致困境的地形因素进行分析，并提供标记的传感器流以便于可重复的基准测试。ForEnt为开发在复杂森林环境中稳健的四足机器人部署降低了门槛。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四足机器人在森林环境中遭遇的困境问题，现有方法缺乏针对这一特定场景的专门数据集，导致对困境原因的分析不足。
核心思路：通过构建ForEnt数据集，收集多模态传感器数据，提供丰富的信息以分析困境发生的地形因素，从而支持困境检测策略的评估。
技术框架：ForEnt数据集包括时间同步的RGB-D图像、LiDAR扫描、姿态数据和第三方视频，整体流程涵盖数据采集、同步处理和标注，确保数据的可用性和准确性。
关键创新：ForEnt是首个专注于森林环境中四足机器人困境的多模态数据集，填补了现有数据集的空白，提供了丰富的传感器数据以支持后续研究。
关键设计：数据集的设计包括对采集环境的选择、传感器的配置和数据的标注，确保了数据的多样性和代表性，便于后续的实验和分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在ForEnt数据集中，共记录了69个困境事件，数据集的多模态特性使得对困境原因的分析更加全面。通过与现有方法的对比，ForEnt为困境检测策略的评估提供了新的基准，显著降低了开发复杂环境下四足机器人应用的技术门槛。
🎯 应用场景
ForEnt数据集的潜在应用领域包括机器人自主导航、环境监测和灾害救援等。通过深入分析困境事件，研究人员可以开发更为智能的算法，提高四足机器人在复杂环境中的稳定性和自主性，推动其在实际应用中的广泛使用。
📄 摘要（原文）
Legged robots are increasingly deployed in forests for ecological surveying and monitoring, yet their autonomy is often interrupted consequent to the challenges posed in traversing forest environments. Forest entrapments, for example, when a robot's legs are ensnared in vines or other vegetation, result in loss of stability and toppling. Such events not only disrupt the mission and require manual intervention, but also risk damage to the robot hardware. To address the absence of a dedicated dataset to investigate these failure modes in forest environments, we present ForEnt, a multi-modal dataset collected with the low-cost Unitree Go2 quadruped across eight forest sites in the Southampton Common Woodlands, UK. For our dataset, over approximately 1.7 km of traversals in 11 sequences were conducted, yielding 69 recorded entrapment events. ForEnt includes time-synchronized RGB-D images, LiDAR scans, proprioceptive data, and third-person video, enabling analysis of terrain factors contributing to entrapment and providing labeled sensor streams for reproducible benchmarking. By supporting the evaluation of entrapment detection strategies, ForEnt lowers the barrier to developing robust quadruped robot deployments in challenging forest environments.