我正在做一些关于寻路的工作。
到目前为止，我已经在由 2D 单元组成的场景上测试了我的代码。 我还创建了一个简单的 3d 场景来测试我的工作。
我想在一些 3d 场景上测试我的作品..但是创建它们很耗时。
有人知道我可以用来测试我的寻路算法的任何场景数据集吗？
最佳答案
要获得更好的答案，您确实需要指定要考虑的配置空间的维数。您不会通过离散图搜索来解决蛋白质折叠和对接问题(200 多个自由度)。即使是一个相对较小的规划问题(就学术问题而言)，大约 6 个自由度也会很快变得棘手。
大多数最好的规划示例往往首先发表在研究论文中，然后才被广泛使用。一些最好的工作往往会发表在 IEEE 期刊上，或在智能机器人与系统 (IROS) 和国际机器人与自动化大会 (ICRA) session 上发表。还可能值得使用该领域知名引用文献的引用书目，例如 LaValle 的“Motion Planning”作为进一步研究的起点(可在 bibtex here 中找到)
Mark Overmars在计算几何和规划领域的工作使他的出版物中考虑的一些问题非常容易辨认。值得检查他目前的研究生和合作者目前是否有可用的数据集。
如果您仍然乐于在 2d 中做一些工作，并手动将图像转换为几何数据，Kris Beevers website在 2d 工作空间中为一系列规划人员提供了许多工作示例。
Motion Strategy Library包含许多用于 2d 和 3d 工作空间的经典运动规划问题，根据问题具有不同的配置空间维度。它包括:
- L段成鸟笼
- 预告片
- 多个预告片
- 迷宫
- 运动链
- 非完整汽车
最近实现的学术运动规划库是 Open Motion Planning Library由 Kavraki 开发实验室。由于许可，我没有亲自检查过，但我假设他们在他们的项目中提供了一些示例和测试。
作为 OpenRAVE 项目的一部分，现在可以公开获得许多复杂得多的运动动力学运动规划示例。他们的gallery令人大开眼界。
关于c++ - 用于测试路径查找算法的可能数据集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5950858/