请简要介绍过去20年_RGB-D Objects_数据集的发展历程，要求包括以下几点：创建的初衷、主要创建人及其贡献、每个版本的关键特性、数据集的应用场景。玢藩请以四个段落的形式输出内容，每个要点需为一个段落。
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RGB-D Objects数据集的创建初衷是为了促进基于深度信息的物体识别与场景理解的研究。在机器人领域，传统的基于单纯2D图像的物体识别面对诸多挑战，比如光照环境高度不稳定，背景干扰严重。而深度传感器提供的三维结构信息不仅有助于克服这些挑战，还能提供相当多的实体抽象数据。数据集的最初设计旨在验证基于3D信息的物体识别算法的有效性和鲁棒性。

RGB-D Objects数据集的一个重要里程碑是初次创建该数据集的华盛顿大学Gaofeng Shao，以及在其后不断拓展该领域的研究者，比如Daniel Maturana和Sebastian Scherer等人。这些主要创建人在数据采集和处理技术上有重要贡献，通过采用先进的深度传感器（如Kinect），确保了数据的高度真实性和多样性，进而推动了该领域应用的前沿探索。不过，此处提到的名字只是部分贡献者，许许多多的幕后英雄为这一数据库的发展壮大贡献了自己的智慧和心力。

自创建以来，RGB-D Objects数据集经历了多个版本的迭代与扩展，更符合不同场景下的应用需求。最初版本的数据集仅包含少数日常用品的样本，但随着技术进步和应用需求的增长，包含了更多类别和样本的数据集版本逐步推出。从早期的单一RGB和深度（D）图像组合，到集成更多元素如光线、纹理等的并行图像，不仅极大地丰富了数据集的维度，也为研究人员提供了更加全面和多样的研究视角。无论是从数据体积上还是从信息复杂度来看，RGB-D Objects数据集都在不断成长，以跟上研究的步伐。

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RGB-D Objects数据集因其丰富的信息量和多个视点的综合支持，已经被应用于广泛的领域之中。在机器人技术领域，它是实现更加精确的环境感知和交互的基础；对于增强现实和虚拟现实的应用开发而言，它可以辅助构建更加沉浸式的3D体验；在智能家居行业中，利用该数据集可以提高智能家居设备对用户命令的理解能力及对环境的适应性。随着AI技术的发展，RGB-D Objects数据集为促进物体识别、场景重建等多项挑战的解决提供了宝贵资源。通过不断从该数据集中学习，我们能够期待更多创新应用即将面世。
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