MIPD：面向具身智能驾驶的多感官交互感知数据集
机器人学
2024-11-12 v1
摘要
在驾驶过程中，人类通常依赖多种感官来收集信息并做出决策。类似地，为了在自动驾驶中实现具身智能，整合多维感官信息以促进与环境的交互至关重要。然而，当前的多模态融合感知方案往往忽视这些额外的感官输入，阻碍了完全自动驾驶的实现。本文考虑多感官信息，提出了一种名为MIPD的多模态交互感知数据集，旨在扩展当前的自动驾驶算法框架，支持具身智能驾驶研究。除了常规的相机、激光雷达和4D雷达数据外，我们的数据集还集成了多种传感器输入，包括声音、光强、振动强度和车速，以丰富数据集的全面性。该数据集包含126个连续序列，其中许多超过二十秒，MIPD包含超过8,500个精心同步和标注的帧。此外，它涵盖了许多具有挑战性的场景，包括各种道路和光照条件。该数据集经过了充分的实验验证，为下一代自动驾驶框架的探索提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2411.05881,
title = {MIPD: A Multi-sensory Interactive Perception Dataset for Embodied Intelligent Driving},
author = {Zhiwei Li and Tingzhen Zhang and Meihua Zhou and Dandan Tang and Pengwei Zhang and Wenzhuo Liu and Qiaoning Yang and Tianyu Shen and Kunfeng Wang and Huaping Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.05881},
year = {2024}
}
备注
Data, development kit and more details will be available at https://github.com/BUCT-IUSRC/Dataset MIPD