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最新 | 采埃孚(ZF)自動駕駛4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集

調(diào)皮連續(xù)波 ? 來源:調(diào)皮連續(xù)波 ? 作者:調(diào)皮連續(xù)波 ? 2023-05-15 09:32 ? 次閱讀

本文首發(fā)于公眾號【調(diào)皮連續(xù)波】,其他平臺為自動同步,內(nèi)容若不全或亂碼,請前往公眾號閱讀。保持關(guān)注調(diào)皮哥,和1.5W雷達er一起學習雷達技術(shù)

【正文】

編輯|雷達小助理 審核|調(diào)皮哥


早在今年(2023年)的上海國際汽車展會上,采埃孚(ZF)官方宣布將重磅推出4D成像雷達開發(fā)環(huán)境和帶標注的數(shù)據(jù)集,這是采埃孚首次將4D成像毫米波雷達開發(fā)環(huán)境和數(shù)據(jù)集向客戶開放,也是目前大家最具期待的4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集之一。

隨著采埃孚數(shù)萬公里數(shù)據(jù)集的開放,將會補充現(xiàn)階段世界上4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集的不足之處,更能夠幫助實現(xiàn)更好的信息共享與自動駕駛技術(shù)升級,全面提升用戶的差異化競爭力。

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[圖片來源:采埃孚官微]

采埃孚宣稱其4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集是帶標注的公開數(shù)據(jù)集,包括雷達的真實點云數(shù)據(jù)及激光雷達標注數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中的標準參照標注信息(Ground Truth Label)采用清晰度更高的激光雷達為基準進行打標,從而驗證4D成像毫米波雷達的準確性和可靠性。

這些數(shù)據(jù)集將展示4D成像毫米波雷達探測的準確性及可應(yīng)用場景,從而幫助用戶形成相關(guān)概念,加速其應(yīng)用4D成像毫米波雷達的進程,同時可基于該數(shù)據(jù)集信息,研究人員可以根據(jù)自己的算法擴展新的功能。

這份由采埃孚(ZF)提供用于自動駕駛目標檢測4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集,采用的是采埃孚的FRGen21 4D成像毫米波雷達捕獲的,已經(jīng)在Github中發(fā)布了存儲庫,鏈接如下:

https://github.com/ZF4DRadSet/ZF-4DRadar-Dataset。

目前,由于相關(guān)政策原因,暫時還沒有發(fā)布正式的數(shù)據(jù)集,但預(yù)計今年會發(fā)布,敬請期待。

在此之前,調(diào)皮連續(xù)波公眾號平臺分享過View-of-Delft (VOD)4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集,同樣采用了采埃孚的 FRGen21 3+1D 雷達捕獲數(shù)據(jù),如下鏈接所示:

1、雷達開源數(shù)據(jù)集 | 代爾夫特數(shù)據(jù)集(VOD),4D雷達、激光雷達和相機數(shù)據(jù)

2、4D成像毫米波雷達點云數(shù)據(jù)集VOD(含PythonMATLAB數(shù)據(jù)解析仿真代碼)

FRGen21雷達捕獲的4D毫米波雷達數(shù)據(jù)集和VOD數(shù)據(jù)集不同,該數(shù)據(jù)集包含了70004D毫米波數(shù)據(jù),同時相機和激光雷達數(shù)據(jù)也同步收集和校準。

該數(shù)據(jù)集的場景包括 4 個典型場景:城市綜合體交通場景、停車場場景、隧道場景、高速公路場景,總的來說場景要比VOD數(shù)據(jù)更加完整,VOD僅有城市綜合體交通場景。目標檢測的類別包括四類:汽車、自行車、行人和卡車/巴士。

采用該數(shù)據(jù)集,可以在四個維度(范圍,速度,方位角和仰角)中提供了很高的探測性能,可以覆蓋最遠200m的物體。數(shù)據(jù)的注釋格式與kitti數(shù)據(jù)集類似,包含多傳感器的時間戳、校準參數(shù)、目標檢測的類別以及檢測邊界框的位置和大小。

同時,將包含 7000 幀的數(shù)據(jù)集分別分為 5000 幀的訓練集、1000 幀的驗證集和測試集如前所示,作為初步的學習和研究,這十分有利于讀者進行學習和驗證相關(guān)的算法,從而不需要費大量時間在數(shù)據(jù)標注上。

今年7月份也將會開放申請到同濟大學數(shù)據(jù)集,鏈接如下:

https://github.com/TJRadarLab/TJ4DRadSet

TJ4DRadSet:自動駕駛4D成像雷達數(shù)據(jù)集演示效果:

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屆時,這兩個4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集,加上VOD數(shù)據(jù)集,以及之前的眾多雷達數(shù)據(jù)集。宏觀上講,將會越加豐富雷達感知與自動駕駛的研究,促進行業(yè)發(fā)展;從微觀上講,將會給大家提供更多的研究幫助,促進個人學術(shù)研究!

非常感謝諸多科學家、工程師,技術(shù)人員,企業(yè)、高校以及研究所給行業(yè)帶來的寶貴資源!

【本期結(jié)束】


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審核編輯黃宇


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