2月24日,業界首個基于真實場景的車路協同自動駕駛數據集DAIR-V2X正式發布,并面向用戶提供下載使用。該數據集由清華大學智能產業研究院(AIR)聯合北京市高級別自動駕駛示范區、北京車網科技發展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研究院共同發布。
據了解,此次發布的數據集首次實現在相同時空下,車端與路端聯合視角的2D、3D標注方法創新。作為業界、學界首個開源車路協同數據集,其將服務科研、產業、政府機構,有效協同各方進行車路協同的學術研究和產業落地。
據介紹,此次發布的數據集來自北京市高級別自動駕駛示范區10公里真實城市道路、10公里高速公路、以及28個路口范圍,包含來自車端、路端相機和車端、路端激光雷達等多類型傳感器的71254幀圖像數據和71254幀點云數據,涵蓋晴天、雨天、霧天、白天和夜晚、城市道路與高速公路等豐富場景。與僅包含單車端或單路端的數據集相比,該數據集提供了相同時空下車端與路端聯合視角的多模態數據,并提供了不同傳感器聯合視角下的融合標注結果,用于更好地服務車路協同算法研究和評估。此外,數據集通過半自動自學習車路協同3D融合標注方法等創新,有效地減少了數據集構建成本。
高質量數據是車路協同自動駕駛技術的關鍵,能夠持續優化車路協同的算法,助力自動駕駛系統迭代升級,為高級別自動駕駛的大規模推廣做好安全保障。數據集DAIR-V2X的發布,將為業界學界帶來海量、多模態、多視角的真實場景數據,有望促進學術界和產業界共同推進數據驅動的車路協同自動駕駛技術升級。
技術升級的盡頭是“標準”。北京經濟技術開發區管委會副主任、北京市高級別自動駕駛示范區工作辦公室主任孔磊表示,未來將及時利用數據轉化制定一批車路協同數據標準,推動行業數據要素、接口、格式等標準統一,為示范區建設和行業發展提供參考和指導。
2020年2月,國家發改委聯合相關部委出臺《智能汽車創新發展戰略》,將“推進智能化道路基礎設置規劃建設”作為國家戰略任務,明確了“單車智能+車路協同”的中國特色自動駕駛路線,車路協同成為各界研究重點。基于此,清華大學智能產業研究院院長張亞勤有著自己的判斷。他認為建設高等級智能網聯道路是智能駕駛及智能交通的一大趨勢,既保證了智能車量產的可能性,又保障了高級別自動駕駛基于場景驅動落地的可行性。
面對缺乏數據集的現實問題,清華大學智能產業研究院發起數據集建設,并將數據集對高校、科研院所、產業用戶開放,可以更好地支撐科研機構進行科學研究;同時示范區真實的數據采集、多樣的場景覆蓋、海量的數據樣本,也可以解決企業在產品開發中的切實需求。
“數據是自動駕駛、車路協同和智能交通等領域取得突破發展的原動力。”百度副總裁、智能交通事業部總經理尚國斌在發言中表示:“數據的有效積累,不僅可以對同等級的算法、算力條件下的效果做質的提升,還可以自動化地識別難題、解決難題,形成人工智能‘見多識廣、越用越聰明’的正向循環。”
尚國斌介紹,百度作為車路協同數據集建設的技術支持方,后續將逐步支持發布便于用戶上手和基準復現的相關工具和代碼,并開展數據集相關使用培訓,以支持學術界開展車路協同相關研究。
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