焦點(diǎn)訊息：全球首個(gè)基于真實(shí)道路場(chǎng)景的時(shí)序車(chē)路協(xié)同數(shù)據(jù)集在京發(fā)布

(資料圖片)

2023年5月11日，北京市高級(jí)別自動(dòng)駕駛示范區(qū)聯(lián)合清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）、北京車(chē)網(wǎng)科技發(fā)展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研究院，隆重推出全球首個(gè)基于真實(shí)道路場(chǎng)景的時(shí)序車(chē)路協(xié)同數(shù)據(jù)集V2X-Seq，向境內(nèi)用戶(hù)提供下載使用。該數(shù)據(jù)集填補(bǔ)了目前業(yè)界真實(shí)道路場(chǎng)景車(chē)路協(xié)同時(shí)序數(shù)據(jù)集的空白，有效加速車(chē)路協(xié)同時(shí)序感知和車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)研究。

自2022年2月發(fā)布第一期車(chē)路協(xié)同數(shù)據(jù)集DAIR-V2X以來(lái)，該數(shù)據(jù)集已受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、上海交通大學(xué)等知名高校，中國(guó)電信研究院等研究機(jī)構(gòu)，以及各類(lèi)企業(yè)共計(jì)超過(guò)200家，均對(duì)該數(shù)據(jù)集給予了高度的關(guān)注和認(rèn)可。截至目前，DAIR-V2X數(shù)據(jù)集已經(jīng)在國(guó)內(nèi)注冊(cè)用戶(hù)中積累了超過(guò)2000人，下載量近3萬(wàn)次?；贒AIR-V2X數(shù)據(jù)集的研究已經(jīng)有多項(xiàng)成果發(fā)表在CVPR、NeurIPS、ICLR、ICRA等人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議上。這些成果的發(fā)表，不僅展示了DAIR-V2X數(shù)據(jù)集的研究?jī)r(jià)值，也充分說(shuō)明了其在人工智能領(lǐng)域的影響力。

本次發(fā)布的第二期時(shí)序車(chē)路協(xié)同數(shù)據(jù)集V2X-Seq，由車(chē)路協(xié)同時(shí)序感知數(shù)據(jù)集和車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集組成，旨在支撐車(chē)路協(xié)同時(shí)序感知和車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)研究。通過(guò)自研的時(shí)空軌跡匹配算法，V2X-Seq數(shù)據(jù)集提供了高質(zhì)量的協(xié)同軌跡真值，為車(chē)路協(xié)同跟蹤和車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)相關(guān)研究提供了評(píng)測(cè)基準(zhǔn)。同時(shí)，基于V2X-Seq數(shù)據(jù)集，定義了車(chē)路協(xié)同3D跟蹤、車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)相關(guān)的三個(gè)研究任務(wù)，并提供了豐富的算法基準(zhǔn)。該數(shù)據(jù)集及相關(guān)算法成果已被CVPR2023正式接受。欲了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)https://github.com/AIR-THU/DAIR-V2X-Seq 。

車(chē)路協(xié)同時(shí)序感知

車(chē)路協(xié)同時(shí)序感知數(shù)據(jù)集，包含超過(guò)1.5萬(wàn)對(duì)車(chē)端與路端協(xié)同視角下的時(shí)序圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并提供了完備的3D目標(biāo)及Tracking ID標(biāo)注，用于支持車(chē)路協(xié)同3D檢測(cè)和跟蹤任務(wù)。

車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)

車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，覆蓋28個(gè)真實(shí)路口，包含超過(guò)20萬(wàn)個(gè)片段（涵蓋目標(biāo)軌跡、紅綠燈信號(hào)等），其中路端與車(chē)端協(xié)同視角片段約5萬(wàn)個(gè)，每個(gè)片段時(shí)長(zhǎng)10秒，按照10HZ提供8類(lèi)常見(jiàn)障礙物目標(biāo)的軌跡，用于車(chē)路協(xié)同軌跡預(yù)測(cè)任務(wù)研究。

針對(duì)目前自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)采集制作成本過(guò)高的問(wèn)題，示范區(qū)利用現(xiàn)有建設(shè)成果，集合“車(chē)、路、云、網(wǎng)、圖”五大要素，全方位、多模態(tài)、多視角地收集大量數(shù)據(jù)，為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究者提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。這些資源有助于促進(jìn)車(chē)路協(xié)同自動(dòng)駕駛技術(shù)的應(yīng)用與優(yōu)化，同時(shí)相關(guān)研究也將有助于城市提升交通運(yùn)行效率和減少交通事故的發(fā)生。未來(lái)，示范區(qū)將在數(shù)字中國(guó)和交通強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略指導(dǎo)下，持續(xù)與產(chǎn)學(xué)研各界協(xié)同開(kāi)展數(shù)據(jù)權(quán)屬和開(kāi)放共享模式的探索，構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)體系，深入實(shí)踐車(chē)路云一體化技術(shù)路線，持續(xù)推進(jìn)車(chē)路協(xié)同落地應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：