FLUID：面向稠密冲突轨迹的细粒度轻量化城市信号化交叉口数据集
机器人学
2026-02-24 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
交通参与者 (TP) 的轨迹数据是评估交通状况和优化政策的基本资源，尤其是在城市交叉口。尽管无人机数据获取效率高，但现有数据集在场景代表性、信息丰富性和数据保真度方面仍存在局限。本研究引入 FLUID 数据集，包含捕获典型城市信号化交叉口稠密冲突的细粒度轨迹数据集，以及基于无人机的轨迹处理轻量化全流程框架。FLUID 涵盖三种不同的交叉口类型，约 5 小时的录制时长， featuring 超过 20,000 名 TP（跨 8 个类别）。值得注意的是，数据集记录的所有场景中平均每分钟约 2.8 辆车冲突，约 15% 的录制机动车辆直接参与这些冲突。FLUID 提供包括轨迹、交通信号、地图和原始视频在内的全面数据。与 DataFromSky 平台及地面实测数据对比验证了其高时空精度。通过对机动车冲突和违规行为的详细分类，FLUID 揭示了多样化的交互行为，展示了其在人类偏好挖掘、交通行为建模和自动驾驶研究中的价值。
引用
@article{arxiv.2509.00497,
title = {FLUID: A Fine-Grained Lightweight Urban Signalized-Intersection Dataset of Dense Conflict Trajectories},
author = {Yiyang Chen and Zhigang Wu and Guohong Zheng and Xuesong Wu and Liwen Xu and Haoyuan Tang and Zhaocheng He and Haipeng Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.00497},
year = {2026}
}
备注
30 pages, 16 figures