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Motional发布了超过14亿带注释的激光雷达点的扩展自动驾驶数据集

大约一年前,Scale和NuTonomy发布了名为NuScenes的无人驾驶数据集,他们声称当时在规模,规模和准确性方面都超过了KITTI,百度的ApolloScape和Udacity无人驾驶汽车库等语料库。从那时起,出现了新的,更多样化的语料库,例如Waymo开放数据集,福特自动驾驶汽车数据集和Lyft的自动驾驶汽车数据集,但是Motional(其首席执行官创立了NuTonomy)希望通过发布扩展版来夺回桂冠。NuScenes。

NuScenes等数据集可用于提高从城市到小路的环境中自动驾驶汽车的耐用性。兰德公司(Rand Corporation)估计,无人驾驶汽车必须经过110亿英里的路程才能获得关于其安全性的可靠统计数据,但是由于不利因素阻碍了现实世界的测试,因此模拟里程已成为下一个最好的选择。

NuScenes的这一扩展包括NuScenes-lidarseg,它改进了1000个新加坡和波士顿场景的语义分割,使其成为最大的公开激光雷达分割数据集之一。根据Motional的说法,NuScenes-lidarseg添加了14亿个带注释的激光雷达点,以比原始边界框“更”详细地显示车辆周围环境,从而使研究人员可以研究激光雷达点云分割和前景提取等内容。

扩展后的数据集还包括NuImages,这是一个新的语料库,其中包括近100,000个带注释的2D图像,这些图像被选择代表一系列具有挑战性的“教育性”驾驶条件。Motional说,NuImages是为响应用户需求而创建的,旨在帮助自动驾驶汽车在“不可预测”的场景中安全运行。

NuScene-lidarseg和NuImages都建立在现有NuScenes数据集的基础上,该数据集包含数百个场景,其中包括使用相机,激光雷达,雷达,GPS和惯性测量传感器捕获的一百万个图像。Motional表示,自2019年3月发布以来,已有8000多名研究人员使用了NuScenes,已经公开提供了10多个新数据集,并且有250多篇科学论文引用了这些数据。

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