瞧一瞧:Lyft自动驾驶数据集公开!60G数据开放下载-电子发烧友网
7月4日举办的百度开发者大会上,李彦宏宣布百度L4级自动驾驶路测里程破两百万公里,百度的level4自动驾驶已经发展到了一个新的阶段。
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ent: 2em;"> 自动驾驶依赖高度精确的目标检测能力,以应对路上可能出现的各种情况,而想训练一个完善的目标检测模型,则需要大量的车载传感器提供的数据。所以说百度在自动驾驶方面取得的成就,基础就是那两百万公里的路测数据。
许多想尝试做目标识别的机构或者个人,都苦于无法获取足够的数据而无法进行相关研究。
最近,Lyft公司专注于自动驾驶的Lyft level5团队公开了一组他们采集的数据集,并且预计在12月举办一次基于该数据集的比赛,数据集一共将近60G,注册一个账户即可下载。
数据来之不易
该数据集包括高质量的语义图, 语义图提供关于场景中车辆位置和移动方向的上下文推理,所有地图元素都非农业户口可以享受拆迁政策吗
映射到基础几何图,是数据集中所有场景的相同参照系。
提供的地图有超过4000个车道段(2000个路段车道和约2000个车道),197个人行横道,60个停车标志,54个停车区,8X减速带,11X减速带。
所有数据均采集于福特Fusion车队, 每辆车都配有以下传感器:
激光雷达:
一个安装在车顶的40束激光雷达和两个安装在保险杠的40束激光雷达;
每个雷达的方位角分辨率为0.2度;
所有三个激光雷达共同产生约216,000个点,频率为10赫兹;
所有雷达的发射方向在任何给定时间都是相同的。
摄像头:
六个宽视角(WFOV)摄像机均匀覆盖360度视角(FOV), 每台相机的分辨率为1224x1024,FOV为70°x60°;
一个长焦距摄像头略微向上安装,主要用于检测交通信号灯,相机的分辨率为2048x864,FOV为35°x15°;
每个摄像机与雷达同步,使得当摄像机捕获图像时,雷达光束位于摄像机视野的中心。
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