百度Apollo联合发布开源车路协同数据集 将面向境内用户提供下载
首个基于真实场景的车路协同自动驾驶数据集DAIR-V2X今日正式发布,开源并面向境内用户提供下载使用。该数据集由清华大学智能产业研究院(AIR)联合北京市高级别自动驾驶示范区、百度Apollo等单位共同发布,能够在相同时空下实现车端与路端联合视角的2D、3D标注方法创新,将有效服务科研、产业、政府机构,有效协同各方进行车路协同的学术研究和产业落地。
据介绍,此次发布的数据集,来自北京市高级别自动驾驶示范区10公里线个路口范围,包含来自车端、路端相机和车端、路端等多类型传感器的71254帧图像数据和71254帧点云数据,涵盖晴天、雨天、雾天、白天和夜晚、城市道路与高速公路等丰富场景。
与仅包含单车端或单路端的数据集相比,该数据集提供了相同时空下车端与路端联合视角的多模态数据,并提供了不同传感器联合视角下的融合标注结果,用于更好地服务车路协同算法研究和评估。此外,数据集通过半自动自学习车路协同3D融合标注方法等创新,有效地减少了数据集构建成本。
高质量数据是车路协同自动驾驶技术的关键,能够持续优化车路协同的算法,助力自动驾驶系统迭代升级,为高级别自动驾驶的大规模推广做好安全保障。本次数据集的发布,为业界学界带来海量、多模态、多视角的真实场景数据,对数据进行标注、脱敏和安全加密等处理后发布,促进学术界和产业界共同推进数据驱动的车路协同自动驾驶。
北京经济技术开发区管委会副主任、北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室主任孔磊表示,“未来将及时利用数据转化制定一批车路协同数据标准,推动行业数据要素、接口、格式等标准统一,为示范区建设和行业发展提供参考和指导;通过数据开放,为高校和科研机构提供基础数据,为企业产品研发测试提供支持,有效加速产学研用协同,同时继续开展数据开放和共享服务模式探索,推动数字经济发展。”
百度副总裁、智能交通事业部总经理尚国斌在发言中表示:“数据是自动驾驶、车路协同和智能交通等领域取得突破发展的原动力。数据的有效积累,不仅可以对同等级的算法、算力条件下的效果做质的提升,还可以自动化地识别难题、解决难题,形工智能见多识广、越用越聪明的正向循环。”百度作为车路协同数据集建设的技术支持方,将持续致力于建设完善的车路协同生态,后续将逐步支持发布便于用户上手和基准复现的相关工具和代码,并开展数据集相关使用培训,以支持学术界开展车路协同相关研究。
在新基建、交通强国战略指引下,“单车智能+车路协同”的中国特色自动驾驶路线以其领先性,逐步得到国际认可。未来,在产学研各界基于车路协同自动驾驶数据集的有效协作下,将继续推动车路协同自动驾驶的应用落地,助力我国自动驾驶和智能交通产业的快速发展。
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