(Список находится в стадии разработки и в будущем будет включать более 10 наборов данных.)
Вы интересуетесь автономным вождением и хотите изучить обнаружение и отслеживание 2D / 3D-объектов, сегментацию полосы движения / проезжей части, семантическую сегментацию / сегментацию экземпляров, самолокализацию и оценку потока сцены для беспилотных автомобилей, но не знаете, с чего начать?
Тогда продолжайте читать, и вы найдете всю необходимую информацию в общедоступных наборах данных об автономном вождении!
1. Набор данных Nuscenes от APTIV
Включает 1000 сцен x 20 секунд x 2 кадра в секунду синхронизированных измерений камеры, радара и лидара с 84 различных приводов. Аннотации трехмерной ограничительной рамки присутствуют для 850 сцен.
Выпуск: март 2019 г. компанией nuTonomy (компания, занимающаяся автономным вождением, приобретенная APTIV).
Датчики: 6 камер, 5 радаров и 1 лидар.
Место нахождения: Бостон, Сингапур.
Модель автомобиля: Renault Zoe
Размер сжатого файла: 354 ГБ
Важные ссылки
Страница набора данных: https://www.nuscenes.org/overview
URL статьи: https://arxiv.org/pdf/1903.11027.pdf
URL Devkit: https://github.com/nutonomy/nuscenes-devkit
Технические характеристики камеры
Количество камер: 6
Частота захвата: 12 Гц
Разрешение: 1600 * 900
Кодировка: 1 байт / пиксель (.jpg)
Пропускная способность: 1,7 МБ / с для видеосъемки с камеры.
Характеристики лидара
Количество лидаров: 1
Частота захвата: 20 Гц
Количество каналов / лучей: 32
Вертикальный угол обзора: от -30 до +10 градусов
Дальность: 100 м.
Точность: 2 см
Баллов в секунду: 1,4 миллиона
Формат: сжатые (.pcd) измерения.
Пропускная способность: 26,7 МБ / с (20 байт * 1400000) данных облака точек.
Технические характеристики радара
Количество радаров: 5
Частота захвата: 13 Гц
Рабочая частота: 77 ГГц
Дальность: 250 м
Формат: сжатые (.pcd) измерения.
Пропускная способность: данные радара 0,2 МБ / с.
Все характеристики аналогичны АРС-408 (900 долларов США).
Образцы из данных
Здесь вы можете увидеть полные визуальные данные сенсора в выбранный момент времени с аннотациями:
О APTIV
APTIV - первая компания, развернувшая коммерческую автономную услугу по доставке пассажиров (сотрудничество с Lyft)
2. Набор данных Lyft уровня 5
Включает 180 сцен x 28 секунд x 5 кадров в секунду с синхронизацией камеры и лидарные измерения с 10–20 различных приводов. Аннотации трехмерных ограничивающих рамок присутствуют для всех сцен, на данный момент набор тестов не опубликован.
Релиз: июль 2019 года компанией Lyft Level 5 (подразделение по автономному вождению Lyft).
Датчики: 7 камер и 3 лидара.
Пункты проезда: Пало-Альто
Модель автомобиля: Ford Fusion
Размер сжатого файла: 41,6 ГБ
Важные ссылки
Страница набора данных: https://level5.lyft.com/dataset/
URL Devkit: https://github.com/lyft/nuscenes-devkit
Технические характеристики камеры
Количество камер: 7
Настройка Beta_v0:
- 6 x равномерный широкий угол обзора (70º * 60º), разрешение 1224 * 1024 пикселей
- 1 x длиннофокусное расстояние (угол обзора 35 ° * 16 °), разрешение 2048 * 864 пикселей
Настройка Beta_plus_plus:
- 6-кратный равномерный широкий угол обзора (82º * 52º), разрешение 1920 * 1080 пикселей
- 1-кратное длиннофокусное расстояние (27º * 17º FOV), разрешение 1920 * 1080 пикселей
Кодировка: (.jpg)
Пропускная способность: съемка с камеры 5,2 МБ / с.
Характеристики лидара
Количество лидаров: 3
Частота захвата: 10 Гц
Настройка Beta_v0:
- 3х40 канальный / лучевой лидар (Пандар40)
- 2,16 миллиона точек в секунду
Настройка Beta_plus_plus:
- 2 х 40 канальных / лучевых бамперных лидара (Pandar40), 1 х 64 канальный лидар на крыше (HDL-64E)
- 2,72 миллиона точек в секунду
Формат: сжатые (.pcd) измерения.
Пропускная способность: 41–52 МБ / с для данных облака точек.
Образцы из данных
Структура данных такая же, как и в наборе данных Nuscenes.
3. Набор данных ApolloScape от Baidu
Включает 143906 видеокадров с аннотациями в 3D.
Релиз: март 2018 от Apollo / Baidu (платформа для автономного вождения от Baidu).
Датчики: 4 камеры (2 включены в набор данных) и 2 лидара.
Пункты проезда: 10 городов Китая.
Модель автомобиля: среднеразмерный внедорожник (Toyota).
Размер сжатого файла: 1,22 ТБ
Важные ссылки
Страница набора данных: http://apolloscape.auto/index.html
URL статьи: https://arxiv.org/pdf/1803.06184.pdf
URL Devkit: https://github.com/ApolloScapeAuto/dataset-api
Технические характеристики камеры
Количество камер: 4
Частота захвата: 30 Гц
Разрешение: 3384 * 2710
Кодировка: 8-битное сжатие без потерь (.png).
Характеристики лидара
Количество лидаров: 2 x лазерный сканер VUX-1HA
Частота захвата: 10–250 Гц.
Количество каналов / лучей: 1
Дальность: 50–400 м.
Точность: 5 мм
Баллов в секунду: 1 миллион
Формат: сжатые (.pcd) измерения.
Образцы из данных
Данные анализа сцены включают в себя кадры камеры 3384 * 2710 при 30 кадрах в секунду.
Данные сегментации дорожек включают аннотации на уровне пикселей для 110000+ кадров. Результаты сегментации могут быть напрямую использованы для построения или обновления HD-карт.
В наборе данных для самостоятельной локализации; для каждой дороги это записывается при движении от начала до конца, а затем от начала до начала в разное время дня, что означает, что на каждом участке дороги сцена будет просматриваться с двух противоположных направлений.
Для трехмерного обнаружения / отслеживания предоставляются отсканированные LiDAR облака точек с высококачественными аннотациями. Классы: малолитражный транспорт, большой транспорт, пешеход, мотоциклист и велосипедист, дорожные конусы и другие. Он включает 53-минутные обучающие последовательности и 50-минутные последовательности тестирования. Данные захватываются со скоростью 10 кадров в секунду и маркируются со скоростью 2 кадра в секунду. Предоставляются все исходные данные и помеченные данные.
Об Аполлоне
Apollo - это платформа для автономного вождения с открытым исходным кодом от Baidu.
