自动驾驶数据集汇总

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自动驾驶数据集汇总：

• 
  KITTI数据集：
  
  
  
  • 年份：2012年
  
  
  • 类别数：Car, Van, Truck, Pedestrian等9类
  
  
  • 是否360°采集：否
  
  
  • 数据总量：7481张训练集、7518张测试集及点云数据
  
  
  • 标注总数：约20万3D标注框
  
  
  • 传感器：OXTS RT 3003 GPS/IMU, Velodyne HDL-64E激光雷达, 灰度相机, 彩色相机
  
  
  • 数据集链接：cvlibs.net/datasets/kit...
  
  
  • 简介：提供大量真实场景数据，用于算法测试
  
  
  
  


• 
  nuScenes数据集：
  
  
  
  • 年份：2019年
  
  
  • 类别数：Car, Pedestrian, Bus等23类
  
  
  • 是否360°采集：是
  
  
  • 数据总量：40,000张图像及点云数据
  
  
  • 标注总数：约140万3D标注框
  
  
  • 传感器：6个Basler acA1600-60gc相机, Velodyne HDL32E激光雷达, 5个Continental ARS 408-21雷达, GPS/IMU
  
  
  • 数据集链接：nuscenes.org/nuscenes#...
  
  
  • 简介：规模较大，记录雷达数据，适合实现更智慧的识别算法和感知融合算法
  
  
  
  


• 
  Waymo数据集：
  
  
  
  • 年份：2020年
  
  
  • 类别数：Vehicles, Pedestrians, Cyclists, Signs等4类
  
  
  • 是否360°采集：是
  
  
  • 数据总量：2030个片段，每片段20秒
  
  
  • 标注总数：约1260万3D标注框
  
  
  • 传感器：1个mid-range LiDAR, 4个short-range LiDARs, 5个相机, 标准化后的LiDAR和相机
  
  
  • 数据集链接：waymo.com/open/
  
  
  • 简介：用于支持自动驾驶感知技术研究，包含关键帧标注
  
  
  
  


• 
  Lyft L5数据集：
  
  
  
  • 年份：2019年
  
  
  • 类别数：Car, Pedestrian, traffic lights等9类
  
  
  • 是否360°采集：是
  
  
  • 数据总量：46,000张图像及点云数据
  
  
  • 标注总数：约130万3D标注框
  
  
  • 传感器：2个LiDARs, 6个相机, 同步和标定处理过的LiDAR和相机
  
  
  • 数据集链接：level-5.global/data/
  
  
  • 简介：包含Prediction Dataset及Perception Dataset，用于自动驾驶研究
  
  
  
  


• 
  H3D数据集：
  
  
  
  • 年份：2019年
  
  
  • 类别数：8类
  
  
  • 是否360°采集：否
  
  
  • 数据总量：27,000张图像及点云数据
  
  
  • 标注总数：约110万3D标注框
  
  
  • 传感器：3个Grasshopper 3相机, Velodyne HDL64E S2激光雷达, ADMA-G GNSS+IMU
  
  
  • 数据集链接：usa.honda-ri.com/H3D
  
  
  • 简介：包含3D多目标检测和跟踪数据，用于研究自动驾驶技术
  
  
  
  


• 
  ApolloScape数据集：
  
  
  
  • 年份：2019年
  
  
  • 类别数：small vehicles, big vehicles等26类
  
  
  • 是否360°采集：否
  
  
  • 数据总量：143,906张图像及点云数据
  
  
  • 标注总数：未知
  
  
  • 传感器：VUX-1HA激光扫描仪, VMX-CS6相机, IMU/GNSS设备
  
  
  • 数据集链接：apolloscape.auto/index...
  
  
  • 简介：国内采集数据，场景复杂，包含Easy、Moderate、Hard三个子集
  
  
  
  


• 
  Argoverse数据集：
  
  
  
  • 年份：2019年
  
  
  • 类别数：Vehicle, Pedestrian等15类
  
  
  • 是否360°采集：是
  
  
  • 数据总量：44,000张图像及点云数据
  
  
  • 标注总数：约99.3万3D标注框
  
  
  • 传感器：2个VLP-32 LiDAR, 7个高分辨率环视相机, 2个前置相机
  
  
  • 数据集链接：argoverse.org/
  
  
  • 简介：包含113个场景的3D跟踪注释，提供广泛的实际驾驶场景
  
  
  
  


• 
  Matterport3D数据集：
  
  
  
  • 年份：2017年
  
  
  • 场景数：90个建筑物
  
  
  • 数据总量：194,400张RGB-D图像, 10,800个全景图像, 24,727,520个纹理三角面
  
  
  • 传感器：三脚架固定的相机设备, 3个彩色相机, 3个深度相机
  
  
  • 数据集链接：niessner.github.io/Matt...
  
  
  • 简介：提供表面重建、相机姿态及语义分割标注，用于计算机视觉任务
  
  
  
  

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夏县13168608977： KITTI 数据集是什么?？
咎磊乙酰： 是一个测试交通场景中车辆检测,车辆追踪,语义分割等算法的公开数据集. 现在测试自动驾驶等车辆识别算法的,都用这个数据集.

夏县13168608977： 什么是人机共驾? - ？
咎磊乙酰： 人机共驾(Shared Autonomy)MIT 认为自动驾驶应该分为两个等级:一、人机共驾(Shared Autonomy);二、全自动驾驶(Full Autonomy).这样的分类方式不仅能够提供有建设性的指导方针,添加必要的限制条件同时还可以对要实现的目...

夏县13168608977： 智能网联汽车数据集作用? - ？
咎磊乙酰： 这个是未来汽车发展的一个大趋势,在未来,各大牌会不断地将大数据、互联网、人工z能技术应用于汽车,从而实现人车语音互动、z能出行、车道偏离预警、手机远程控制等功能,而走在整个行业前列的就是国内最大的车联网博泰,作为国内为数不多拥有硬件、软件和云端能力的单位,在z能网联方面的成果有目共睹,创造出了众多汽车运用.望采纳,谢谢!

夏县13168608977： 如何解决自动驾驶汽车行业的面临的难题呢? - ？
咎磊乙酰： 自动驾驶技术听起来很酷炫,不过对于很多车企来说却很难实现,本人在altran亚创任技术开发,也算略知一二吧,我就来谈一下自动驾驶汽车行业目前存在着以下的难点: 1、数据量指数级增长 我们日常生活中普通的汽车通常只有二十多种接...

夏县13168608977： 汽车自动驾驶技术是怎么样的? - ？
咎磊乙酰： 汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况,并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航.这一切都通过谷歌的数据中心来实现,谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息.就这点而言,自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车..汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一.

夏县13168608977： 奥迪a7自动驾驶什么原理 - ？
咎磊乙酰： 所有的自动驾驶都可以理解为1.数据收集,(道路信息,天气,定位)2.数据处理,(是不是该加速,该加油,该变道)3.指令下到.只是传感器不同,处理算法不同.模式都一样

夏县13168608977： Google 自动驾驶/无人驾驶车用到哪些算法 - ？
咎磊乙酰： 无人车一般是用到图像识别的技术,主要是机器学习的算法.目前效果比较好的是深度神经网络(deep neural network)模型.

夏县13168608977： 不知道有人比较过小鹏P7和特斯拉的自动驾驶功能吗? - ？
咎磊乙酰： 小鹏P7这套Xpilot 3.0的硬件架构被定义为全行业最强辅助驾驶硬件架构,搭载12个超声波传感器、5个高精度毫米波雷达、13个自动驾驶摄像头、1颗智能座舱摄像头、高精度地图、高精度定位融合、英伟达Xavier自动驾驶芯片.除特斯拉外,...

夏县13168608977： 自动驾驶来了,究竟是哪些技术让汽车变聪明了 - ？
咎磊乙酰： 1、传感器技术:自动驾驶汽车上,前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器.光学摄像头包括单摄像头、多摄像头,多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达,还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器,GPS定位装置,等等...

夏县13168608977： 自动驾驶汽车涉及哪些技术 - ？
咎磊乙酰： 最主要是人工智能. 人工智能就相当于驾驶者的大脑.其他还会有一些辅助技术,比如激光测量,声波测量,运动传感器,GPS等等,相当于人的眼睛、耳朵、神经感觉等等.目前这些辅助技术很多都已经非常成熟,甚至远超人类, 比如激光和声波测量技术, 目前都运用到很高高端车型上,可以进行ACC自动巡航. 还有夜视技术,可以帮助驾驶员在漆黑的页面看清100米开外的人、动物、障碍, 这些都远远超过人类的生理极限.但是人工智能,目前还在起步阶段.也就是说,自动驾驶员的四肢、感官目前都已经很不错了,甚至超过人类了,但是还缺个脑子....