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。
注 :下载数据后解压时请使用除winRAR以外的解压工具进行解压