FRED：面向淹溺道路环境的多模态自动驾驶数据集
计算机视觉与模式识别
2026-05-22 v1 人工智能
机器人学
摘要
淹溝道路環境數據集（FRED）是我們知曉第一個針對收集涉及水災道路情況數據的多模態自動駕駛數據集。該數據集包含來自230萬像素FLIR Blackfly USB3相機的影像、來自Ouster OS1-64激光雷達的64束360度點雲數據，以及來自iXblue ATLANS-C IMU數據（經Geoflex RTK GNSS校正），來自五個不同位置，在洪水事件期間及洪水後收集。數據以兩種格式發布：用於方便與現有數據工具集成的KITTI格式，以及用於直接回放車輛數據捕獲的RTMaps格式。我們提供語意標籤，以啟發單一感測器和感測器融合方法用於水災偵測的訓練與評估。提供位置與速度資訊，以及乾燥條件下捕獲的數據，以便於開發可能結合地圖的基於位置的偵測方法，並用於評估其他任務，如定位與SLAM。
引用
@article{arxiv.2605.22018,
title = {FRED: A Multi-Modal Autonomous Driving Dataset for Flooded Road Environments},
author = {Connor Malone and Sebastien Demmel and Sebastien Glaser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.22018},
year = {2026}
}