车路协同感知仿真数据集

一、数据集概述

        车路协同感知仿真数据集是在OpenCDA 0.1.2框架下基于Carla 0.9.12和Sumo 1.12.0进行联合仿真采集得到的，用于车路协同感知算法测试等研究。

二、数据集内容

        车路协同感知仿真数据集包含城市基本路端、城市交叉口、高速基本路端、高速弯道、高速匝道5种道路类型下200个交通场景的传感器数据。每个场景下以采集2个以上路端和2个车端的100帧数据。每一帧车端数据包括4个RGB相机的图像数据、1个BEV相机的图像数据、1个激光雷达的点云数据和1个yaml文件，其中记录了传感器的位置和内部参数、主车的速度、规划轨迹、预测的自车位置和自车真实位置信息。每一帧路端数据包括4个RGB相机的图像数据、1个激光雷达的点云数据和1个yaml文件，其中记录了传感器的位置和内部参数、预测的主车位置和主车真实位置信息。

        数据集利用Sumo根据不同的交通流量随机生成背景车辆，城市道路交通量区间[150,600]pcu/h，高速道路交通量区间[700,2100]pcu/h。背景车辆类型包括小型汽车、公共汽车和摩托车。

三、数据文件

        本数据集包括一个压缩包文件data.zip。

四、 数据文件描述

        本数据集的文件结构如下所示。

data/

├── {城市/高速}_{道路类型}_{交通流量}/            

│   ├── {RSU编号}  # 路端数据

│   │  ├── {时间戳}.pcd   # 激光雷达点云

│   │  ├── {时间戳}_camera{相机编号}.png   # RGB相机图像

│   │  └── {时间戳}.yaml        

│   │     

│   ├── {主车编号}  # 车端数据

│   │  ├── {时间戳}.pcd   # 激光雷达点云

│   │  ├── {时间戳}_camera{相机编号}.png   # RGB相机图像

│   │  ├── {时间戳}_bev_dynamic.png   # BEV相机动态图像

│   │  ├── {时间戳}_bev_lane.png   # RGB相机车道图像

│   │  ├── {时间戳}_bev_static.png   # RGB相机静态图像

│   │  ├── {时间戳}_bev_vis.png   # RGB相机图像

│   │  └── {时间戳}.yaml     

数据提供单位

        本数据由国家重点研发计划课题“多载运装备交互计算与运动控制（2023YFB4301902）”研究团队提供，受国家重点研发计划项目“自主式交通系统计算技术（2023YFB4301900）”资助，课题牵头单位为北京航空航天大学，数据采集单位为课题参与单位-同济大学。

数据集：

•    数据下载链接.txt