遮挡 nuScenes：用于评估自动驾驶感知鲁棒性的多传感器数据集
计算机视觉与模式识别
2025-10-24 v2
摘要
自动驾驶中鲁棒的感知需要在恶劣条件下保持可靠性能，此时传感器可能遭受部分故障或环境遮挡。尽管现有的自动驾驶数据集本质上包含传感器噪声和环境可变性，但很少有数据集支持跨多个感知模态的受控、参数化和可重复的退化。这个差距限制了系统评估感知和融合架构在明确恶劣条件下的性能。为弥补这一限制，我们引入遮挡 nuScenes 数据集，这是对广泛使用的 nuScenes 基准的新扩展。对于摄像机模态，我们发布了完整版和 mini 版，包含四种遮挡类型，两种来自公共实现，另两种为新设计。对于雷达和 LiDAR，我们提供参数化遮挡脚本，分别实现三种类型的数据退化，支持灵活可重复的遮挡数据生成。该资源支持在部分传感器故障和环境干扰下，对感知模型进行一致、可重复的评估。通过发布首个具受控可重复退化的多传感器遮挡数据集，我们旨在推动鲁棒传感器融合、韧性分析和安全关键感知在自动驾驶中的研究。
引用
@article{arxiv.2510.18552,
title = {Occluded nuScenes: A Multi-Sensor Dataset for Evaluating Perception Robustness in Automated Driving},
author = {Sanjay Kumar and Tim Brophy and Reenu Mohandas and Eoin Martino Grua and Ganesh Sistu and Valentina Donzella and Ciaran Eising},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.18552},
year = {2025}
}