全球首个车路协同自动驾驶数据集发布数据共享迈出实质性一步【能源人都在看

【能源人都在看，点击右上角加'关注'】

文章图片

文章图片

2月24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（以下简称“示范区”）、北京车网科技发展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研究院共同发布了全球首个基于真实场景的车路协同自动驾驶数据集——DAIR-V2X ，向境内用户提供下载使用。车路协同数据集的发布，必将推动我国车路协同技术路线的快速发展，加速自动驾驶商业化落地步伐。
依托科研院校高水平的科研能力、企业广泛的产业落地经验以及示范区丰厚的应用土壤， DAIR-V2X得以形成。作为全球首个应用于车路协同自动驾驶研究的数据集， DAIR-V2X全部数据均采集自真实场景，同时包含2D＆3D标注。此外，数据来源包括了车端摄像头、车端LiDAR、路端摄像头和路端LiDAR等传感器，传感器类型丰富。
据悉， DAIR-V2X数据集来自示范区10公里真实城市道路、10公里高速公路，以及28个路口范围，总计72890帧图像数据和728904帧点云数据，囊括了协同数据集、路端数据集和车端数据集，涉及晴天、雨天、雾天、白天和夜晚、城市道路与高速公路等多种丰富场景。据介绍，示范区现已完成1.0阶段的建设工作， 2.0阶段的建设已进入设备联调联试和功能优化阶段，预计在经开区核心区60平方公里、共计305个路口实现智能网联道路基础设施全覆盖。另外，示范区3.0阶段的建设也将于年内开启。随着示范区智能网联建设的进一步完善，数据集必将不断丰富。
值得一提的是，与仅覆盖单车端或单路端的数据集相比， DAIR-V2X克服了以往车路协同在同一时空下检测但数据不同步的问题，提出车路协同多模态融合方法，并给出检测指标，以便更好地服务车路协同算法研究与评估。基于该数据集，研究者可开展单车端3D检测任务、单路端3D检测任务、车路协同感知3D检测等相关研究。此外，数据集还通过半自动自学习车路协同3D融合标注方法等创新，有效减少数据集构建成本。

文章图片
百度方面表示，作为该数据集建设的技术支持方，百度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，以更好地支持车路协同相关研究的进行。目前， DAIR-V2X已纳入到智源平台上，后续将依托智源社区等智源学术生态网络，面向产学研用各方加快数据集的开放、推广及应用。
实际上，自动驾驶数据集开源早已不足为奇， Waymo、Aptiv、ArgoAI等自动驾驶公司均宣布开放自动驾驶数据集。以Waymo为例，其在2019年宣布开源自动驾驶数据库，公开的数据集由Waymo自驾汽车在各种条件下采集的高度标注数据组成，包括了覆盖多个地点的1000个驾驶段上收集的数据。作为国内自动驾驶行业领头羊的百度，则在2018年便开放了其自动驾驶数据ApolloScape ，包括了感知、仿真场景、路网数据等数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨率图像数据，以及与其对应的逐像素语义标注、稠密点云、立体图像、立体全景图像。不过，与上述自动驾驶数据集不同的是，此次发布的DAIR-V2X是全球首个车路协同数据集。
实际上，早在2020年，国家发展与改革委员会等部委便在《智能汽车创新发展战略》中明确指出，中国特色自动驾驶需采取“单车智能＋车路协同”路线。百度创始人、董事长李彦宏表示，受限于安全性、运行设计域限制和经济性等方面的挑战，单车智能自动驾驶的规模商业化落地仍具有很大挑战。相比较而言，车路协同系统则在成本、安全、效率和商业落地等方面具有不可比拟的优势，将大大加快自动驾驶的商业落地。

全球首个车路协同自动驾驶数据集发布 数据共享迈出实质性一步

全球首个车路协同自动驾驶数据集发布数据共享迈出实质性一步