自动驾驶中的协同感知数据集调查

Apr, 2024

自动驾驶中的协同感知数据集调查

Collaborative Perception Datasets in Autonomous Driving: A Survey

Melih Yazgan, Mythra Varun Akkanapragada, J. Marius Zoellner

TL;DR本研究综述了车辆对基础设施（V2I）、车辆对车辆（V2V）和车辆对一切（V2X）的协作感知数据集，重点关注用于自动驾驶车辆感知任务的大规模基准的最新发展。该论文系统地分析了各种数据集，比较了它们在多样性、传感器设置、质量、公开可用性和对下游任务的适用性等方面，同时突出了领域转移、传感器设置限制以及数据集多样性和可用性方面的关键挑战。强调了在数据共享和数据集创建方面解决隐私和安全问题的重要性。结论强调了需要全面、全球可访问的数据集以及技术和研究社区的协作努力来克服这些挑战，并充分发挥自动驾驶的潜力。

Abstract

This survey offers a comprehensive examination of collaborative perception datasets in the context of Vehicle-to-Infrastructure (V2I), Vehicle-to-Vehicle (V2V), and Vehicle-to-Everything (V2X). It highlights the

collaborative perception datasets perception tasks autonomous vehicles dataset diversity

发现论文，激发创造

无人驾驶的集体感知数据集：综合评述

以自动驾驶为背景，综述了现有的集体感知数据集，并分类分析了基于不同标准如传感器模式、环境条件和场景多样性的车车及车基础设施数据集，旨在确定数据集的关键标准和呈现其优势、缺陷和异常，最终针对集体三维物体检测、跟踪和语义分割提供了推荐。

May, 2024

V2X-Sim：自动驾驶多智能体协作感知数据集和基准

通过提出 V2X-Sim，一个完整的模拟多智能体感知数据集，本文试图为自动驾驶的协作式感知研究提供一个 benchmark，其中包含了多节点感知、多模态感知以及各种各样的真实解等任务，并为最前沿的协作式感知算法提供一个基准。

Feb, 2022

V2X-Real：一个大规模的车辆对一切协作感知数据集

我们提出了一个具有多模态传感数据的数据集，以促进车辆与智能基础设施之间的协作感知发展，并通过合作感知方法的综合多类多智能体评估来支持研究。

Mar, 2024

V2V4Real：一项用于车辆间协作感知的真实世界大规模数据集

本文介绍了 V2V4Real 多模态数据集和近期合作感知算法在三项任务上的全面基准测试。通过两辆车行驶，由多模态传感器收集数据，该数据集包括 20K LiDAR 帧、40K RGB 帧、240K 5 类三维边界框的标注和覆盖所有行驶路线的 HDMaps。该数据集对协作 3D 物体检测、协作 3D 物体跟踪和 Sim2Real 领域自适应合作感知等三个任务提出了需要解决的问题。

Mar, 2023

OPV2V: 一个用于车辆间通信感知的开放数据集和融合管道

本文提出了第一个大规模的开放式模拟数据集，其中包含超过 70 个有趣的场景，11464 帧和 232913 标注的三维车辆边界框，以及一个用于评估多种信息融合策略的综合基准测试。同时，作者还提议了一种新的注意力中间融合管道，以聚合来自多个连接车辆的信息，证明该管道即使在大压缩率下也能实现优秀的性能。

Sep, 2021

协同感知：连接和自动驾驶中的挑战、解决方案与机遇

自动驾驶引起学术界和工业界的广泛关注，但目前的自动驾驶系统大多基于单一车辆，存在较大限制，可能威胁驾驶安全。基于连接和自动驾驶车辆的协作感知被认为是解决这些限制的一种有前景的方法。本文首先确定了协作感知的挑战，如数据共享异步性、数据量和姿态误差等。然后，我们讨论了使用各种技术解决这些挑战的可能方法，并阐述了相关的研究机会。此外，我们提出了一种应对通信效率和延迟问题的方案，即一种通道感知的协作感知框架，通过动态调整通信图并减小延迟，提高感知性能和通信效率。最后，我们进行实验证明了我们提出方案的有效性。

Jan, 2024

面向车辆一切自主驾驶：协作感知综述

车联网自动驾驶开辟了发展新一代智能交通系统的有前途的方向。合作感知作为实现车联网的必要组成部分，能够克服个体感知的固有局限，包括遮挡和远程感知。我们对车联网场景下的合作感知方法进行了全面的综述，为该领域提供了深入的理解和了解。

Aug, 2023

DeepSense-V2V: 一种车辆之间的多模式感知、定位和通信数据集

该研究提出了第一个大规模的多模态数据集，用于研究毫米波车到车通信。数据集包括来自 360 度摄像机、四个雷达、四个 60 GHz 相控阵、一个 3D 激光雷达和两个精确 GPS 的两车试验台的数据。该数据集涵盖了日间和夜间的城际和乡村地区，行驶距离 120 公里，速度高达 100 公里 / 小时。数据集包含了超过一百万个物体的检测结果，从卡车到自行车都有。该研究还提供了详细的数据集统计信息，证明了各种情况的覆盖情况，并强调了该数据集如何支持新颖的机器学习应用。

Jun, 2024

自动驾驶数据集综述：数据统计、标注和展望

自动驾驶发展迅速，硬件和深度学习方法的新进展表现出了良好的性能，高质量的数据集对于开发可靠的自动驾驶算法至关重要。本研究全面调查了 200 多个自动驾驶数据集的多个方面，并引入了一种新的评估指标来评估每个数据集的影响，为建立新的数据集提供了指导。此外，还分析了数据集的注释过程和质量，并对几个重要数据集的数据分布进行了深入分析。最后，讨论了未来自动驾驶数据集的发展趋势。

Jan, 2024

自动驾驶决策数据集调查

该研究对自主驾驶车辆的决策制定模块进行了探讨，提出了数据驱动决策制定方法的重要性，并对车辆、环境和驾驶员状况的数据进行了比较和总结，进一步总结了数据集的潜在应用及未来发展趋势。

Jun, 2023