机器人行人交互行为数据集Robos-TranseuntesDataset-erikmoraleslopez

数据来源：互联网公开数据

标签：机器人学，行人交互，行为分析，数据集，计算机视觉，人机交互，深度学习，行为预测

数据概述：该数据集记录了机器人与行人之间的交互行为数据，适用于机器人导航、人机交互及行为预测等任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。地理范围：数据涵盖了多个城市和地区的不同环境，包括室内商场、室外街道等多种场景。数据维度：数据集包括机器人与行人交互时的视频片段、行人轨迹数据、交互行为标注（如避让、跟随、问候等）、环境信息（如天气、时间、场景类型）等。数据格式：数据提供为视频文件（MP4）和对应的标注文件（CSV），便于进行视觉分析和行为建模。来源信息：数据来源于机器人行人交互研究项目，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于机器人学、计算机视觉及人机交互等领域，尤其在机器人导航、行为预测及交互策略优化任务中具有重要应用价值。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于机器人导航、行人行为预测、人机交互策略等学术研究，如行人避让行为建模、机器人社交技能训练等。行业应用：可以为机器人行业（如服务机器人、导航机器人）提供数据支持，特别是在自主导航、交互设计等方面。决策支持：支持机器人系统的交互策略优化和路径规划，帮助提升机器人在复杂环境中的适应性和安全性。教育和培训：作为机器人学、计算机视觉及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解行人交互行为分析和机器人导航技术。此数据集特别适合用于探索机器人与行人交互行为的规律与趋势，帮助用户实现更精准的行人行为预测和更安全的交互策略，提升机器人在实际环境中的表现。