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首款用于ADAS和AD研发的公开传感器数据集——Leddar PixSet

MEMS 2021-03-01 15:19 次阅读

Leddar PixSet是业界首款可用于高级辅助驾驶系统(ADAS)和自动驾驶(AD)研发的公开数据集,数据来自完整的传感器套件(摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU),包括来自3D固态闪光式(Flash)激光雷达(LiDAR)的全波形数据。

据麦姆斯咨询报道,全球高级辅助驾驶系统(ADAS)和自动驾驶(AD)技术领导者LeddarTech于2021年2月24日对外宣布了其首款用于ADAS和AD研发的公开传感器数据集——Leddar PixSet。该数据集在业内也属首次推出,包含了来自LeddarTech的3D固态Flash激光雷达Leddar Pixell的全波形数据。LeddarTech将免费提供给学术研究用户。

为了实现最优的自动驾驶性能,往往需要多种传感器,带来的挑战是如何有效利用来自不同传感器的数据。传感器融合技术被广泛用于提高计算机视觉算法的性能和鲁棒性。如PixSet之类的数据集,让从事ADAS和AD技术的学术团队和工程研究团队能够基于现有的传感器数据集进行测试、开发高级软件并运行仿真,而无需组装新的传感器套件以重新收集数据集。

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传感器套件包括:一台3D固态Flash激光雷达Leddar Pixell,一台64线机械式扫描激光雷达,3颗90度摄像头,1颗180度ImmerVision全景摄像头,一台77~79 GHz调频连续波雷达,一颗带双GPS RTK天线的惯性测量单元(IMU)


测试车辆配置了完整的传感器套件,用于数据集开发。在车辆密度高的城市、郊区和高速公路上运行并记录了各种场景数据。通过运行于各种天气(例如晴天、阴天、雨天)和光照(例如白天、黑夜、黄昏)条件,进一步增强了数据。PixSet可提供各种情况下的信息,并创建出用于ADAS和AD的真实数据。

数据集主要功能:
- 来自自动驾驶汽车综合传感器套件的数据
- 来自3D Flash激光雷达的全波形数据
- 97个序列,包含29k帧,并带有超过130万个3D框注释
- 各种环境、天气条件和一天里不同时间段
- 开源应用程序编程接口(API)和数据集查看器

PixSet由LeddarTech与位于美国硅谷的Deepen AI合作开发,提供全面的对象注释。新的数据集具有全波形激光雷达数据集,为3D计算机视觉提供了超越激光雷达点云的机会,已经发布于LeddarTech网站(www.leddartech.com)。

数据集定义了行人、汽车、交通标识、交通灯、锥形交通路标、障碍物等22种对象。每个带注释的对象都有一个唯一的ID,该ID跨帧维护,允许跟踪算法的开发和基准测试。此外,还为每个对象提供了附加属性。所有对象的3D注释框在序列的持续时间内都有一个固定的尺寸,不过行人除外,这是因为行人的形状在不同帧之间可能有所不同。行人的位置(手臂和腿部)会影响边界框的大小。因此,确定边界框变量的大小就解决了这个问题,可以为训练和推论提供更好的精度。

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数据集定义的22种物体

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在不同场景和天气条件的数据集示例:左侧图像来自摄像头,右侧带有3D框的图像来自激光雷达

“LeddarTech一直致力于自动驾驶的发展。随着PixSet的发布,我们又朝着这一梦想的实现迈进了一步。通过向科学和学术界免费提供数据集,LeddarTech用实际行动支持并鼓励自动驾驶和其它需要激光雷达技术的应用发展。”LeddarTech首席技术官Pierre Olivier说道。

“精确注释的数据是自动驾驶汽车技术发展的关键,也是实现更高安全性道路的重要一步。为自动驾驶汽车集成Deepen AI的注释功能和LeddarTech的环境感知平台,PixSet可提供一系列高质量的数据集,以推动该领域向前发展。”Deepen AI创始人兼首席执行官Mohammad Musa评论道。

关于LeddarTech

LeddarTech成立于2007年,已发展成为一家全面的端到端的环境感知企业,保证客户能够解决汽车和移动市场整个价值链中的关键传感和感知挑战。凭借其LeddarVision传感器融合和感知平台,以及基于LeddarEngine的车规级固态激光雷达的经济高效、可扩展且多功能的激光雷达开发解决方案,LeddarTech让Tier 1和Tier 2汽车系统集成商能够开发出完整、适用于Level 1~5级自动驾驶的全堆栈感知解决方案。这些解决方案已积极部署于自动驾驶班车、卡车、公交车、送货车、智能城市、智慧工厂和自动驾驶出租车等应用。LeddarTech正致力于最先进的汽车和移动遥感应用领域的多项创新,拥有95多项专利技术(已授予或正在申请)以提高AD和ADAS性能。

责任编辑:lq

原文标题:LeddarTech推出业界首款全波形Flash激光雷达数据集PixSet

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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