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火星自动化

xiaofei
自动驾驶
2025-02-06 15:50:34
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本篇文章给大家分享火星自动驾驶数据集，以及火星自动化对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、自动驾驶开源轨迹数据集汇总和测评
2、waymo数据集解析
3、无人驾驶数据集汇总(一)附下载地址
4、自动驾驶开发者说|模块|轨迹预测有哪些开源的数据集?
5、自动驾驶数据集介绍——Argoverse
6、做自动驾驶,车道线数据集哪里下载?

自动驾驶开源轨迹数据集汇总和测评

1、首先，对于那些对数据集需求旺盛的朋友们，我已建立了一个Q群（ID：929488317），群内资源丰富，包括仿真器Tactics2D的开发交流，该工具支持HighD、InD、RounD等数据集的解析和回放。5月，Tactics2D将上线场景生成功能，而交互功能预计在8月实现。

2、自动驾驶中，常用轨迹预测的开源数据集整理如下：nuScenes：提供车辆和行人预测，数据集于2020年4月发布，包含波士顿和新加坡的1000个驾驶场景，可用于论文研究。预测任务为对象未来轨迹预测，结果为一系列xy位置，预测时长为6秒，***样频率为2赫兹。

（图片来源网络，侵删）

3、CityScapes数据集：由奔驰自动驾驶实验室、马克思·普朗克研究所、达姆施塔特工业大学联合发布，包含德国及周边国家50个城市在不同季节和天气条件下的街景***序列，用于城市街景的语义理解。

4、Waymo L5 数据集：由Waymo LLC和Google LLC发布，用于支持自动驾驶感知技术的研究。数据集包含1805个场景，主要***集自San Francisco、Mountain View、Phoenix等地，类别包括车辆、行人、交通灯等，拥有46000张图像数据、约130万个3D标注框，以及2个LiDAR、6个360°相机和1个长焦相机。

waymo数据集解析

Waymo数据集解析 Waymo数据集是一个由Waymo公司公开发布的自动驾驶数据集，包含丰富信息，文件大小可达20多G，需通过代码解析。数据集下载解压后得到多个tfrecord格式文件，一个文件包含20秒连续驾驶画面，共199帧数据，一帧包含车辆所有传感器信息及标签，适用于研究人员开发跟踪和预测模型。

（图片来源网络，侵删）

Waymo motion数据集主要用于自动驾驶行为预测，其数据以tfrecord格式存储，通过scenario.proto文件进行描述。Scenario是一个场景的表示，包括20秒内的交通参与者、自动驾驶车辆、交通灯状态和道路信息，是数据的基本单元，一个tfrecord文件可能包含多个Scenario。

Waymo Open Dataset的motion dataset核心内容详析：该数据集囊括了总计103，354个连续片段，每个片段长度为20秒，***样频率为每秒10次，其中包含了详细的object tracks和map data。

Waymo数据收集主要通过车载传感器及***摄像头，实现对环境的全维度感知。系统实时***集数据，涵盖地图信息、路况、行人与车辆等，确保车辆在复杂道路环境下的安全驾驶。在Waymo的驾驶员系统中，数据是核心驱动力。通过深度学习算法，系统学习和理解环境，对各种情况进行预测与应对。

数据集中的感知数据集包括高分辨率传感器数据和1，950个细分市场的标签，涵盖了Waymo收集的多种环境信息。数据集的更新重点在于运动数据集，新增的车道边界与相邻车道信息存储在地图特征协议缓冲区中，有助于分析换道过程中的边界类型。

Waymo数据集出自《Scalability in Perception for Autonomous Driving： Waymo Open Dataset》和《Large Scale Interactive Motion Forecasting for Autonomous Driving： The WAYMO OPEN MOTION DATASET》论文，分为感知数据和运动数据两部分。感知数据包含2030个场景，障碍物类别超过20种，总大小约1000GB。

无人驾驶数据集汇总(一)附下载地址

Bosch（博世）于2017年发布，包含13427张分辨率为1280x720像素的图像和约24000个带标注的交通信号灯。数据集大小224GB，高速下载地址：graviti.cn/open-dataset... nuScenes数据集无人驾驶技术公司Motional于2019年发布，由Scale进行标注，旨在使用真实自动驾驶汽车的完整传感器套件研究城市驾驶情况。

nuScenes - 安波福公开的数据集，包含1000个从波士顿和新加坡收集的复杂驾驶场景，140万张图像、39万次激光雷达扫描和140万个3D人工注释边界框，是迄今为止最大的多模态3D无人驾驶数据集。

项目数据集：data.nvisioneecs.yorku.ca...简介：约克大学提出了一个新的数据集来预测行人的意图和未来的轨迹。作者还为这些任务提供了基线模型。

CityScapes数据集是一个在自动驾驶领域具有权威性的图像语义分割评测集，专注于真实城市街道场景的理解，涵盖多种复杂类别、场景差异和丰富标注信息，为研究和评估自动驾驶技术提供了一套高标准的测试平台。数据集的发布方包括Daimler AG R&D， TU Darmstadt， MPI Informatics，发布时间为2015年。

目前，专门用于无人驾驶的数据集有KITTI和Cityscapes等，数据集的主要作用是对汽车上安装的各种传感器***集的外部场景数据进行分析，并呈现无人驾驶车辆的实际情况。

自动驾驶开发者说|模块|轨迹预测有哪些开源的数据集?

自动驾驶中，常用轨迹预测的开源数据集整理如下：nuScenes：提供车辆和行人预测，数据集于2020年4月发布，包含波士顿和新加坡的1000个驾驶场景，可用于论文研究。预测任务为对象未来轨迹预测，结果为一系列xy位置，预测时长为6秒，***样频率为2赫兹。

Argoverse 数据集，由 Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院联合发布，包含 Argoverse 3D Tracking 和 Argoverse Motion Forecasting 两个部分。数据集全面，包括传感器数据、车辆与行人轨迹数据、地图数据等，其中，轨迹数据通过高精度 GPS 和 LiDAR 传感器获取，地图数据由 GPS 和摄像头数据生成。

将多个在线地图估计模型与轨迹预测方法结合，展示了通过引入在线地图不确定性，显著提高了下游预测模型的性能和训练特性，加速训练收敛速度高达50%，并提升在线预测准确性最多可达15%。研究发现，地图不确定性对于提高自动驾驶系统性能至关重要。

行为预测与轨迹预测虽相关但不同，行为预测关注目标车辆未来动作，如变道、停车、超车等，而轨迹预测则具体指未来可能的位置点，具备时间信息。Argoverse数据集包含多个待预测障碍物，其数据组成通常包括目标对象类型等信息，预测的目标称为target或focal agent。

预测模块的上游模块包括感知、定位、场景生成、地图信息和路径规划等，通过消息队列接收数据。下游模块则依赖预测结果进行后续决策。预测模块内部组织结构包含容器、场景分析、评估器和预测器等关键组件。评估器通过不同的场景和车辆状态判断意图或估计轨迹，而预测器则生成更为完善的轨迹预测结果。

自动驾驶数据集介绍——Argoverse

1、Argoverse Motion Forecasting 数据集规模宏大，包含约32万条场景数据，每条场景以0.1s ***样间隔展示2D 鸟瞰图，包括自动驾驶车辆5秒行驶轨迹，同时追踪所有参与者。数据集被划分为约20万个训练序列、4万个验证序列和8万个测试序列。

2、Argoverse是一个由Argo AI公司发布的大型自动驾驶数据集，包含了多座城市与不同天气条件下的驾驶数据，集成了激光雷达、相机、GPS、IMU等多种传感器信息。该数据集旨在提供丰富场景与目标类别的数据，涵盖多种车辆类型，如汽车、行人、自行车等。

3、Argoverse Motion Forecasting Dataset：数据集包括324，557个场景，每个场景时长5秒，用于训练和验证。数据集由自动驾驶测试车队精选，包含以10 Hz***样的每个跟踪对象的2D鸟瞰图质心。

4、自动驾驶数据集是为自动驾驶技术研发与评估所设计的，它们包含了各种场景、障碍物和动态对象的数据，以供研究人员训练和测试自动驾驶算法。本文将对几个主要的自动驾驶数据集进行介绍，包括目标检测数据集，如Waymo、KITTI、NuScenes、ONCE、Lyft Level A*3D、H3D-HRI-US以及BLVD数据集。

5、Argoverse数据集包含多个待预测障碍物，其数据组成通常包括目标对象类型等信息，预测的目标称为target或focal agent。数据集内每个障碍物常被赋予语义标签，以区分行人、车辆或自行车等。车辆与行人数据形式一致，都是通过物体中心点的xyz坐标表示。

6、Waymo L5 数据集：由Waymo LLC和Google LLC发布，用于支持自动驾驶感知技术的研究。数据集包含1805个场景，主要***集自San Francisco、Mountain View、Phoenix等地，类别包括车辆、行人、交通灯等，拥有46000张图像数据、约130万个3D标注框，以及2个LiDAR、6个360°相机和1个长焦相机。