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..但创建它们需要很长时间。
有没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？
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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度。您不会通过离散图搜索来解决蛋白质折叠和对接问题（200+自由度）。即使是相对较小的规划问题（在学术问题方面），大约6个自由度也很快变得棘手。
大多数最好的规划示例都应首先在研究论文中发表，然后进入更广泛的用途。一些最好的工作往往发表在IEEE期刊，或智能机器人和系统（IROS）和国际机器人和自动化会议（ICRA）会议上。使用该领域众所周知的参考文献的参考书目也是值得的，例如LaValle的“Motion Planning”作为进一步研究的起点（可在bibtex here中获得）
Mark Overmars计算几何学和规划社区的工作使得他的出版物中考虑的一些问题非常容易识别。值得一提的是，他目前的研究生和合作者是否有任何可用的数据集。
如果你仍然愿意在2d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者提供了大量工作示例。
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：
Open Motion Planning Library实验室开发的Kavraki是学术运动规划库的最新实施。由于许可，我没有亲自检查过，但我认为他们在项目中提供了一些示例和测试。
许多明显更复杂的动力学运动规划示例现已作为OpenRAVE项目的一部分公开提供。他们gallery正在开眼界。
答案 1 :(得分：0)
当我需要大型3D数据集时，我通常会使用吸引子或其他动力系列。您只需要根据需要迭代尽可能多的时间，它将生成一组很好的3D数据。
试试这个'Peter de Jong Attractor'：
Xn+1 = sin(a Yn) - cos(b Xn)
Yn+1 = sin(c Xn) - cos(d Yn)
其中（例如）：a = 1.4，b = -2.3，c = 2.4，d = -2.1