自动驾驶的数据
本篇文章给大家分享自动驾驶数据集图片分析，以及自动驾驶的数据对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
挑战Waymo,华为百万场景自动驾驶训练数据集ONCE
1、华为ONCE数据集，作为全球最大的自动驾驶场景训练数据集，拥有100万个场景，行驶时间长达144小时，覆盖210平方公里，包含700万张同步图像和417k个3D Box。与Waymo的3D Box数量相比，ONCE的数据规模稍逊一筹，但其独特之处在于非标签数据训练的价值和标注成本的控制。
2、尽管Waymo已经在开放道路上积累了超过10百万英里，但其工程师们仍面临着层出不穷的新自动驾驶场景的挑战。自动驾驶的长尾问题，即那些在大规模数据集中未充分覆盖的罕见或极端情况，成为了亟待解决的关键点。接下来，我们将探讨Waymo在应对这些挑战时所***取的核心技术及策略。
3、Waymo数据集出自《Scalability in Perception for Autonomous Driving： Waymo Open Dataset》和《Large Scale Interactive Motion Forecasting for Autonomous Driving： The WAYMO OPEN MOTION DATASET》论文，分为感知数据和运动数据两部分。感知数据包含2030个场景，障碍物类别超过20种，总大小约1000GB。
4、今年7月，Waymo宣布将开放自动驾驶数据集。据说整个Waymo Open Dataset程序包含约3000个驾驶场景和17小时的***数据。该***总共有60万帧，大约有2500万个3D注释和2200万个2D注释。这次发布的1000个场景数据只是开源数据集的第一部分，以后Waymo还会发布更多。
waymo数据集解析
Waymo数据集解析 Waymo数据集是一个由Waymo公司公开发布的自动驾驶数据集，包含丰富信息，文件大小可达20多G，需通过代码解析。数据集下载解压后得到多个tfrecord格式文件，一个文件包含20秒连续驾驶画面，共199帧数据，一帧包含车辆所有传感器信息及标签，适用于研究人员开发跟踪和预测模型。
Waymo motion数据集解析： 数据集用途： Waymo motion数据集主要用于自动驾驶行为预测。 数据存储格式： 数据以tfrecord格式存储。 数据描述文件： 通过scenario.proto文件进行描述。Scenario是数据的基本单元，代表一个场景，包含20秒内的交通参与者、自动驾驶车辆、交通灯状态和道路信息。
Waymo motion数据集主要用于自动驾驶行为预测，其数据以tfrecord格式存储，通过scenario.proto文件进行描述。Scenario是一个场景的表示，包括20秒内的交通参与者、自动驾驶车辆、交通灯状态和道路信息，是数据的基本单元，一个tfrecord文件可能包含多个Scenario。
Waymo Open Dataset的motion dataset核心内容详析：该数据集囊括了总计103，354个连续片段，每个片段长度为20秒，***样频率为每秒10次，其中包含了详细的object tracks和map data。
自动驾驶开发者说|模块|轨迹预测有哪些开源的数据集?
1、自动驾驶中，常用轨迹预测的开源数据集整理如下：nuScenes：提供车辆和行人预测，数据集于2020年4月发布，包含波士顿和新加坡的1000个驾驶场景，可用于论文研究。预测任务为对象未来轨迹预测，结果为一系列xy位置，预测时长为6秒，***样频率为2赫兹。
2、Argoverse 数据集，由 Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院联合发布，包含 Argoverse 3D Tracking 和 Argoverse Motion Forecasting 两个部分。数据集全面，包括传感器数据、车辆与行人轨迹数据、地图数据等，其中，轨迹数据通过高精度 GPS 和 LiDAR 传感器获取，地图数据由 GPS 和摄像头数据生成。
3、数据集：常用的轨迹预测数据集包括NGSIM、highD、KITTI、Lyft、Waymo、nuScenes、Argoverse、ApolloScape等。评估指标：常用的评估指标包括MAE、RMSE、ADE、FDE、minADE、minFDE、NLL、WSADE、WSFDE等，用于衡量预测结果的准确性和不确定性。
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