自动驾驶与人工驾驶车辆交互的多场景车辆交互数据集
机器人学
2025-03-20 v2 新兴技术
摘要
高质量传感器数据的采集与分析是塑造全自动驾驶系统发展的基本要求。这一过程对于提升道路安全、确保汽车行业技术进步的有效性不可或缺。本研究介绍了自动驾驶与人工驾驶车辆交互（IAMCV）数据集，这是一个专注于车辆间交互的新颖且广泛的数据集。该数据集配备了复杂的传感器阵列，如激光雷达、摄像头、惯性测量单元/全球定位系统以及车辆总线数据采集，提供了在德国不同地点记录的、涵盖环岛、交叉路口、乡村道路和高速公路的真实世界驾驶场景的全面表征。此外，本研究通过几个概念验证用例展示了IAMCV数据集的多功能性。首先，一个无监督轨迹聚类算法说明了该数据集在无需标记训练数据的情况下对车辆运动进行分类的能力。其次，我们使用数据集中捕获的图像，将一种在线相机标定方法与基于机器人操作系统的标准进行了比较。最后，进行了采用YOLOv8目标检测模型的初步测试，并辅以关于目标检测在不同激光雷达分辨率间可迁移性的思考。这些用例强调了所收集数据集的实用性，突显了其在推动智能车辆领域研究与创新的潜力。
引用
@article{arxiv.2403.08455,
title = {Interaction of Autonomous and Manually Controlled Vehicles Multiscenario Vehicle Interaction Dataset},
author = {Novel Certad and Enrico del Re and Helena Korndörfer and Gregory Schröder and Walter Morales-Alvarez and Sebastian Tschernuth and Delgermaa Gankhuyag and Luigi del Re and Cristina Olaverri-Monreal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.08455},
year = {2025}
}