TruckV2X：一个基于卡车的感知数据集
机器人学
2025-08-11 v1
摘要
自动卡车运输具有显著的优势，如改进安全性和降低成本，但因卡车巨大尺寸和动态 trailer 运动面临独特的感知挑战。这些挑战包括广泛的盲点和遮挡，妨碍卡车的感知以及其他道路使用者的能力。为此，合作感知是一种有前景的解决方案。然而，现有数据集主要涉及轻型车辆交互或缺乏重型车辆情景的多代理配置。为填补这一差距，我们引入 TruckV2X，这是第一个大规模以卡车为中心的合作感知数据集，具有多模态感知（LiDAR 和摄像头）和多代理合作（牵引车、 trailer、 CAV 和 RSU）。我们进一步研究了卡车如何影响协作感知需求，建立了性能基准并提出了重型车辆感知的研究优先事项。该数据集为开发具增强遮挡处理能力的合作感知系统，加速多代理自动卡车系统的部署。TruckV2X 数据集可在 https://huggingface.co/datasets/XieTenghu1/TruckV2X 获取。
引用
@article{arxiv.2507.09505,
title = {TruckV2X: A Truck-Centered Perception Dataset},
author = {Tenghui Xie and Zhiying Song and Fuxi Wen and Jun Li and Guangzhao Liu and Zijian Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09505},
year = {2025}
}