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(相關(guān)資料圖)

2023年 5月11 日，北京市高級別自動駕駛示范區(qū)聯(lián)合清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）、北京車網(wǎng)科技發(fā)展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研究院，隆重推出全球首個基于真實道路場景的時序車路協(xié)同數(shù)據(jù)集V2X-Seq，向境內(nèi)用戶提供下載使用。該數(shù)據(jù)集填補了目前業(yè)界真實道路場景車路協(xié)同時序數(shù)據(jù)集的空白，有效加速車路協(xié)同時序感知和車路協(xié)同軌跡預測研究。

自2022年2月發(fā)布第一期車路協(xié)同數(shù)據(jù)集DAIR-V2X以來，該數(shù)據(jù)集已受到學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。清華大學、北京大學、中國科學院大學、上海交通大學等知名高校，中國電信研究院等研究機構(gòu)，以及各類企業(yè)共計超過200家，均對該數(shù)據(jù)集給予了高度的關(guān)注和認可。截至目前，DAIR-V2X數(shù)據(jù)集已經(jīng)在國內(nèi)注冊用戶中積累了超過2000人，下載量近3萬次?；贒AIR-V2X數(shù)據(jù)集的研究已經(jīng)有多項成果發(fā)表在CVPR、NeurIPS、ICLR、ICRA等人工智能領(lǐng)域的頂級會議上。這些成果的發(fā)表，不僅展示了DAIR-V2X數(shù)據(jù)集的研究價值，也充分說明了其在人工智能領(lǐng)域的影響力。

本次發(fā)布的第二期時序車路協(xié)同數(shù)據(jù)集V2X-Seq，由車路協(xié)同時序感知數(shù)據(jù)集和車路協(xié)同軌跡預測數(shù)據(jù)集組成，旨在支撐車路協(xié)同時序感知和車路協(xié)同軌跡預測研究。通過自研的時空軌跡匹配算法，V2X-Seq數(shù)據(jù)集提供了高質(zhì)量的協(xié)同軌跡真值，為車路協(xié)同跟蹤和車路協(xié)同軌跡預測相關(guān)研究提供了評測基準。同時，基于V2X-Seq數(shù)據(jù)集，定義了車路協(xié)同3D跟蹤、車路協(xié)同軌跡預測相關(guān)的三個研究任務(wù)，并提供了豐富的算法基準。該數(shù)據(jù)集及相關(guān)算法成果已被CVPR2023正式接受。欲了解更多信息，請訪問https://github.com/AIR-THU/DAIR-V2X-Seq 。

車路協(xié)同時序感知

車路協(xié)同時序感知數(shù)據(jù)集，包含超過1.5萬對車端與路端協(xié)同視角下的時序圖像和點云數(shù)據(jù)，并提供了完備的3D目標及Tracking ID標注，用于支持車路協(xié)同3D檢測和跟蹤任務(wù)。

車路協(xié)同軌跡預測

車路協(xié)同軌跡預測數(shù)據(jù)集，覆蓋28個真實路口，包含超過20萬個片段（涵蓋目標軌跡、紅綠燈信號等），其中路端與車端協(xié)同視角片段約5萬個，每個片段時長10秒，按照10HZ提供8類常見障礙物目標的軌跡，用于車路協(xié)同軌跡預測任務(wù)研究。

針對目前自動駕駛數(shù)據(jù)采集制作成本過高的問題，示范區(qū)利用現(xiàn)有建設(shè)成果，集合“車、路、云、網(wǎng)、圖”五大要素，全方位、多模態(tài)、多視角地收集大量數(shù)據(jù)，為學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究者提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。這些資源有助于促進車路協(xié)同自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用與優(yōu)化，同時相關(guān)研究也將有助于城市提升交通運行效率和減少交通事故的發(fā)生。未來，示范區(qū)將在數(shù)字中國和交通強國戰(zhàn)略指導下，持續(xù)與產(chǎn)學研各界協(xié)同開展數(shù)據(jù)權(quán)屬和開放共享模式的探索，構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)體系，深入實踐車路云一體化技術(shù)路線，持續(xù)推進車路協(xié)同落地應(yīng)用。

文/北京青年報記者 李佳

編輯/崔毅飛