清华大学智能工业研究所联合发布阿波罗支持数据集

最近，清华大学智能工业研究所与北京高级自动驾驶示范区、北京铁路网络技术开发有限公司联合发布了百度阿波罗支持的 dair-v2x 数据集。这是世界上第一个真正的基于道路的协作数据集，拥有一个高质量、大量的协作道路场景数据库，可以帮助学术界和工业界进一步了解协作道路，加快协作道路的研究和开发，为工业界创造一个共同繁荣的时代。

Dair-v2x 车路协同数据集具有首个车路协同数据集、传感器数据量大、数据量大、质量高等特点。具体来说，数据采集自北京高级别自主驾驶示范区10公里的城市道路、28个交叉口和10公里的高速公路，包括72,890帧带有三维标记的图像和72,890帧云数据，数据来源包括车辆侧面摄像机、车辆侧面激光雷达、路侧摄像机和路侧激光雷达传感器。

数据类型包含丰富的3d 标签信息，平均每帧20帧，以及晴天/雨天、昼夜、城市道路/高速公路等丰富的场景（后续可进一步扩展轨迹预测、交通流指数统计等）。它包括三个部分: 单端 + 单端多模态数据、同一时间和空间下的协调多模态数据、数据集的二维和三维标注。

与只有单边或路边的数据集相比，车路协同 dair-v2x 发布的数据集克服了车路协同检测在同一时间和空间的问题，但首次出现了数据不同步的问题，提出了一种车路协同的多模态融合方法，并给出了检测指标，解决了以往缺乏真实道路场景数据的问题。

基于该数据集，研究人员可以进行三维检测任务（包括单目、点云和多模式）、单目、点云和多模式） ，以及车辆-道路三维检测的协同感知（包括单目、点云和多模式）。与只包含单端或道路端的数据集相比，车-路协同 dair-v2x 发布的数据集克服了车-路协同检测在同一时间和空间的问题。

但首次出现了数据不同步的问题，提出了一种车-路协同的多模态融合方法，并给出了检测指标，解决了以往缺乏真实道路场景数据的问题。基于该数据集，研究人员可以进行三维检测任务（包括单目、点云和多模式）、单目、点云和多模式） ，以及车辆-道路三维检测的协同感知（包括单目、点云和多模式）。