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最新 | 采埃孚(ZF)自動駕駛4D成像毫米波雷達(dá)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
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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(dá)er一起學(xué)習(xí)雷達(dá)技術(shù)

【正文】

編輯|雷達(dá)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(dá)開發(fā)環(huán)境和帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)集,這是采埃孚首次將4D成像毫米波雷達(dá)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(dá)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(bǔ)充現(xiàn)階段世界上4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集的不足之處,更能夠幫助實(shí)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(dá)數(shù)據(jù)集是帶標(biāo)注的公開數(shù)據(jù)集,包括雷達(dá)的真實(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及激光雷達(dá)標(biāo)注數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中的標(biāo)準(zhǔn)參照標(biāo)注信息(Ground Truth Label)采用清晰度更高的激光雷達(dá)為基準(zhǔn)進(jìn)行打標(biāo),從而驗(yàn)證4D成像毫米波雷達(dá)的準(zhǔn)確性和可靠性。

這些數(shù)據(jù)集將展示4D成像毫米波雷達(dá)探測的準(zhǔn)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(dá)的進(jìn)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(kuò)展新的功能。

這份由采埃孚(ZF)提供用于自動駕駛目標(biāo)檢測的4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集,采用的是采埃孚的FRGen21 4D成像毫米波雷達(dá)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(jì)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(dá)數(shù)據(jù)集,同樣采用了采埃孚的 FRGen21 3+1D 雷達(dá)捕獲數(shù)據(jù),如下鏈接所示:

1、雷達(dá)開源數(shù)據(jù)集 | 代爾夫特?cái)?shù)據(jù)集(VOD),4D雷達(dá)、激光雷達(dá)和相機(jī)數(shù)據(jù)

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

FRGen21雷達(dá)捕獲的4D毫米波雷達(dá)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(jī)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)也同步收集和校準(zhǔn)。

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(biāo)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(yuǎn)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(zhǔn)參數(shù)、目標(biāo)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(xùn)練集、1000 幀的驗(yàn)證集和測試集如前所示,作為初步的學(xué)習(xí)和研究,這十分有利于讀者進(jìn)行學(xué)習(xí)和驗(yàn)證相關(guān)的算法,從而不需要費(fèi)大量時間在數(shù)據(jù)標(biāo)注上。

今年7月份也將會開放申請到同濟(jì)大學(xué)數(shù)據(jù)集,鏈接如下:

https://github.com/TJRadarLab/TJ4DRadSet

TJ4DRadSet:自動駕駛4D成像雷達(dá)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(dá)數(shù)據(jù)集,加上VOD數(shù)據(jù)集,以及之前的眾多雷達(dá)數(shù)據(jù)集。宏觀上講,將會越加豐富雷達(dá)感知與自動駕駛的研究,促進(jìn)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(jìn)個人學(xué)術(shù)研究!

非常感謝諸多科學(xué)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】


【點(diǎn)擊以下鏈接可直達(dá)各個業(yè)務(wù)模塊】

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審核編輯黃宇


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