清华大学发布车路协同DAIR-V2X数据集

清华大学发布车路协同DAIR-V2X数据集本站　　近日，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、北京车网科技发展有限公司共同发布车路协同DAIR-V2X数据集，该数据集由百度Apollo提供技术支持

　　近日，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、北京车网科技发展有限公司共同发布车路协同DAIR-V2X数据集，该数据集由百度Apollo提供技术支持。这是全球首个基于真实道路场景打造的车路协同数据集，其拥有的高质、海量车路协同场景库，能帮助学术和工业界进一步认识车路协同，加速车路协同的研发落地，助力产业迎来共同繁荣时刻。

　　DAIR-V2X车路协同数据集具有三大特点：首个车路协同数据集、传感器丰富、数据量大且质量高。具体而言，数据集采集自北京市高级别自动驾驶示范区10公里城市道路及28个路口、10公里高速公路，包含带有3D标注的72890帧图像和72890帧点云数据;数据来源包括车端摄像头、车端激光雷达、路端摄像头和路端激光雷达等传感器;数据类型包含丰富的3D标注信息，3D框平均20框/每帧数据，以及晴天/雨天、白天/夜晚、城市道路/高速公路等丰富的场景(后续还可进一步扩展轨迹预测、交通流指标统计等)。整体覆盖了单车端+单路端多模态数据、相同时空下的车路协同多模态数据，以及数据集对应的2D&3D标注等三部分内容。

　　与仅包含单车端或路端的数据集相比，此次发布的车路协同DAIR-V2X数据集首次克服了以往车路协同在同一时空检测但数据不同步的难题，提出车路协同多模态融合方法并给出检测指标，解决了车路协同产业以往缺乏真实道路场景数据的痛点。基于该数据集，研究人员可以展开单车端3D检测任务(包括单目、点云和多模态三种形式)、单路端3D检测任务(包括单目、点云和多模态三种形式)、车路协同感知3D检测(包括单目、点云和多模态等多种组合形式)等相关研究。

　　近年来，随着人工智能、自动驾驶等技术的落地，车路协同已经成为智能交通行业发展的重要方向。北京市也在抢抓车路协同发展新机遇，建设高级别自动驾驶示范区。目前，高级别自动驾驶示范区已经完成1.0阶段建设，建设区域包括城市道路10公里及28个路口、双向10公里高速道路;同时，示范区2.0阶段建设也已启动，计划实现经开区60平方公里的网联云控智能化基础设施全覆盖。凭借着前瞻性的建设，示范区不仅为车路协同DAIR-V2X数据集提供了最核心的数据，也重新定义了新基建交通路口的中国标准。