自动驾驶 数据处理
本篇文章给大家分享自动驾驶数据集***集设备，以及自动驾驶 数据处理对应的知识点，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
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。
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。
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。
[汽车之家 行业]？ 日前，自动驾驶公司Waymo在CVPR 2020自动驾驶Workshop上揭晓Waymo开放数据集挑战赛的结果，中国边缘AI芯片企业地平线获得5项挑战中的4项全球第一。据悉，在本次挑战赛中，Waymo开放了其自动驾驶车辆在25个城市收集的超过1000万英里（约为1609万公里）自动驾驶行驶里程数据。
无人驾驶数据集汇总
nuScenes - 安波福公开的数据集，包含1000个从波士顿和新加坡收集的复杂驾驶场景，140万张图像、39万次激光雷达扫描和140万个3D人工注释边界框，是迄今为止最大的多模态3D无人驾驶数据集。
Bosch（博世）于2017年发布，包含13427张分辨率为1280x720像素的图像和约24000个带标注的交通信号灯。数据集大小224GB，高速下载地址：graviti.cn/open-dataset... nuScenes数据集 无人驾驶技术公司Motional于2019年发布，由Scale进行标注，旨在使用真实自动驾驶汽车的完整传感器套件研究城市驾驶情况。
语义和实例分割（Semantics）评估则侧重于检测、分割和分类对象实例，是无人驾驶处理中不可或缺的部分。此类评估确保系统能够准确识别和处理不同的对象与环境，避免干扰和错误的处理。综上所述，KITTI数据集提供了自动驾驶领域所需的关键数据，覆盖了从感知到预测的多个方面。
视觉与机器人:KITTI数据集
KITTI数据集是用于移动机器人与自动驾驶研究的重要数据集，主要包括以下内容：数据来源与目的：来源：KITTI数据集是在德国卡尔斯鲁厄及其周边地区，从大众旅行车上捕获的数据。目的：主要目的是推动面向自动驾驶的计算机视觉与机器人算法的发展。
KITTI数据集在德国卡尔斯鲁厄及其周边***集，包括车辆上的相机图像、激光扫描、高精度GPS测量与组合GPS/IMU系统的IMU加速度。主要目的是推动面向自动驾驶的计算机视觉与机器人算法发展。数据集包含原始信息，如传感器局限与陷阱评论。数据可以从指定链接获取。
KITTI，自动驾驶领域的重要测试集，旨在为自动驾驶技术提供大量真实场景数据，解决当前缺乏强大基准的挑战。通过提供包括定位、SLAM、图像处理等在内的应用，KITTI数据集在自动驾驶感知与预测领域发挥关键作用。然而，创建如此大规模且真实的场景数据集面临复杂挑战，尤其是在校准与设置评估指标方面。
发布IMU数据：使用Python编写一个ROS 2发布者节点。读取kitti数据集中oxts/data子目录中的.txt文件。提取方位、角速度和线性加速度数据。将这些数据转换为sensor_msgs/Imu消息类型进行发布，确保消息中仅包含方位、角速度和线性加速度数据及其协方差矩阵。
本文将详细解析如何利用双目相机通过elas包计算出稠密的3D点云，主要以KITTI数据集和ZED相机为例。在机器人导航中，稠密的深度图对于生成室内和室外环境的3D地图至关重要。室内环境中，通常使用RGB-D相机，而室外则更倾向于双目相机，因其无尺度问题。
关于自动驾驶数据集***集设备，以及自动驾驶 数据处理的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
