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全球首个车路协同自动驾驶数据集发布助力实现L5级自动驾驶

发布时间:2024-10-11点击数:

  拥有高质、海量的车路协同场景库,能帮助学术和业界加速车路协同的研发落地,早日实现L5级别的完全自动驾驶。

  全球首个车路协同自动驾驶数据集包含7万多帧的图像和7万多帧点的云数据,采集自北京市高级别自动驾驶示范区的10公里城市道路和28个路口、10公里高速公路。清华大学国强教授、智能产业研究院首席研究院聂再清说:

  聂再清:传感器类型是非常丰富的,包含了车端的相机、车端的雷达,路端的相机、路端的雷达等各种传感器的信息,障碍物的目标大概有10类,也比较全。我们的场景也是非常丰富,包括晴天、雨天、雾天、白天、黑夜等。

  这次发布的数据集解决了车路协同产业以往缺乏真实道路场景数据的痛点,向境内用户提供下载使用。

  聂再清:开放了以后会有更多的科研人员都可以参与到车路协同里来,不然没有数据就没有办法去参与,可能只能用仿真的,那个又不能带来真正的安全提升的效果。未来我们可能还会让全球的顶尖人士都来做这件事情,线的阶段。

  百度Apollo在北京市高级别自动驾驶示范区内开展了超过2万公里的实车加仿真闭环测试,为数据集提供了夯实的技术基础。百度智能驾驶事业群主任架构师胡星说:

  胡星:我们从去年的4月份启动研发到今年的1月份,以每个月一个版本的节奏在进行迭代和验证,我们累计的闭环测试里程已经超过了25,000公里,路口通过成功率达到了99%。

  目前,北京经开区60平方公里的范围内已经实现了305个数字化智能路口基础设施的全覆盖。北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室常务副主任捷菲说,从这次发布的数据集出发,示范区将持续助力车路协同的产业发展。

  捷菲:一个是加快数据的标准化建设,从而促进这种数据的流动和交互;另外一方面是推动数据的利用和数据的分析,封闭的数据可能很难发挥更大的价值;第三个方面要加强数据安全,去引导数据安全的合规建设。我们下一步也会不断去完善全维度、多模态、多视角的这样真实环境下的场景数据集, 不断丰富数据样本,支撑学术研究落地应用,促进车路云一体化的自动驾驶技术的发展。

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