Waymo 开放自动驾驶传感器数据集

 近日，谷歌母公司 Alphabet 旗下的自动驾驶公司 Waymo 宣布开源他们团队的自动驾驶数据库，以帮助研究界在机器感知与自动驾驶技术方面实现突破。公开的数据集由 Waymo 自驾汽车在各种条件下采集的高度标注数据组成，包括了覆盖多个地点的 1000 个驾驶段上收集的数据。

Waymo 首席科学家兼项目负责人 Drago Anguelov 表示，该数据集是有史以来最大、最丰富、最多样化的自动驾驶数据集之一。Waymo 也发布了相关博客来介绍该数据集，雷锋网 AI 开发者将其整理编译如下。

数据集简介

数据是机器学习的关键要素。我们的车辆在 25 个城市收集了超过 1000 万英里的自动行驶里程数据;这一丰富多样的实际数据帮助我们的工程师和研究人员开发了 Waymo 的自动驾驶技术和创新的模型及算法。

现在，我们邀请研究界加入我们的 Waymo 开放数据集中，该数据集是一个用于自主驾驶的高质多模式标注数据集。它由 Waymo 自驾车辆收集的高度标注数据组成，数据集涵盖了各种各样的环境，从密集的城市中心到郊区景观，以及白天和黑夜、黎明和黄昏、晴天和下雨天中收集的数据。所有感兴趣的研究人员都可以在 http://waymo.com/open/ 免费下载。

数据集具体内容

我们相信它是有史以来最大、数据最丰富、最多样化的自动驾驶数据集之一。数据集包含：

尺寸和覆盖范围：此版本包含 1,000 个自动驾驶路段的数据。每个数据片段捕获 20 秒的连续驾驶过程，相当于每个镜头标注参数为 10 Hz 的 200,000 帧。这样的连续镜头可以使得研究人员易于开发模型来跟踪和预测其它道路使用者的行为。

多样化的驾驶环境：该数据集涵盖凤凰城、亚利桑那州、柯克兰、华盛顿州、山景城、加利福尼亚州和加利福尼亚州旧金山的密集城市和郊区环境，并捕捉了各种驾驶条件下的数据(包含：白天和黑夜、黎明和黄昏、晴天和下雨天)。

高分辨率的 360 度视图：每个分段包含了来自五个高分辨率 Waymo 激光雷达和五个前置与侧面摄像头的数据。

密集标注：数据集包括激光雷达框架和图像;车辆、行人、骑自行车者和标识牌都经过了精心的标记，共捕获了 1200 万个 3D 标注和 120 万个 2D 标注。

相机 - 激光雷达同步：我们一直致力于融合了来自多个摄像头和激光雷达数据的 3D 感知模型。我们设计了整个自驱动系统，包括可以无缝地协同工作的硬件和软件，也包括了对传感器位置的选择和高质量时间同步设置。