机器人避障导航数据集-顺时针墙跟随2021
数据来源：互联网公开数据
标签：机器人导航,避障算法,传感器数据,机器学习,非线性分类,SCITOS G5,室内导航
数据概述：
本数据集记录了SCITOS G5机器人在房间内顺时针方向沿着墙壁导航四轮的数据。机器人配备24个超声波传感器，这些传感器围绕机器人“腰部”呈环形排列。数据包含所有24个超声波传感器的原始测量值及其对应的类别标签。传感器读数采样率为每秒9次，每个文件的行数相同（每个采样时间步一行）。类别标签包括“直行”，“小右转”，“大右转”和“小左转”。数据集旨在测试机器人避障导航任务是否为非线性分类任务，数据集可用于验证线性分类器（如感知器网络）和非线性神经网络分类器（如多层感知器网络）在机器人导航中的表现。
数据用途概述：
该数据集适用于机器人导航算法的研发、避障算法的测试、机器学习模型的训练和评估。研究人员可以利用此数据集验证不同类型分类器在复杂环境中的表现；工程师可以使用数据集优化机器人导航策略；教育工作者可以使用数据集作为教学资源，帮助学生理解机器人导航系统的复杂性与非线性特性。
举例：
数据集中的每一行代表一次采样时间步，包含24个超声波传感器的读数以及对应的类别标签。例如，某一行可能包含传感器US1到US24的读数分别为300, 250, 230, 220, 210, 200, 190, 180, 170, 160, 150, 140, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240，类别标签为“小右转”。
