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时间:2018-12-04
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1、nuTonomy发布自动驾驶数据集nuScenes 数据集是机器学习算法的命脉——从某种意义上讲,数据集对于自动驾驶等人工智能应用领域,最重要的是它们的质量最高。同时,数据集也衍生出自动驾驶行业新的商业模式。 nuTonomy发布自动驾驶数据集nuScenes 数据集是机器学习算法的命脉——从某种意义上讲,数据集对于自动驾驶等人工智能应用领域,最重要的是它们的质量最高。同时,数据集也衍生出自动驾驶行业新的商业模式。 nuTonomy今天发布了一个名为nuScenes的自动驾驶数据集,它声称其规模和精确度超过了KITTI、百
2、度的ApolloScape和Udacity自动驾驶汽车数据集等公共数据集。 数据集下载链接: https://d3u7q4379vrm7e.cloudfront.net/download Scale为nuScenes提供了数据注释,公司首席执行官表示,这是有史以来发布的最健壮的开放源码,基于多传感器自动驾驶数据集。 NuTonomy编辑了1000多个场景,其中包含140万幅图像、40万次激光雷达扫描(判断物体之间距离)和110万个三维边界框(用RGB相机、雷达和激光雷达组合检测的物体)。 它们已经通过Scale的传感器融
3、合注释API进行了细致的标签,该API利用人工智能和人类团队进行数据注释,并且从本周开始面向行业开源。 近年来,越来越多的公司在加入这个行列。比如,早些时候全球红外系统供应商Flir发布了基于热成像仪拍摄的1万多张带标注图片。Mapillary公司发布了25000张街道级别的图像,以及加州大学伯克利分校上传了10万张基于RGB相机拍摄的视频序列。 之所以被称之为比之前其他公司和机构发布的数据集更为全面,是因为此次数据搜集使用了6个摄像头、1个激光雷达、5个毫米波雷达、GPS及惯导系统,包括对于自动驾驶系统有挑战性的复杂道路、天气条
4、件等。 车辆传感器设置 使用两辆具有相同传感器布局的雷诺Zoe汽车在波士顿和新加坡开车,收集数据。有关传感器的位置,请参阅上图。传感器发布数据如下: 1x旋转激光雷达: 5倍长距离雷达传感器: 相机方向和重叠请参阅下图: 20Hz捕获频率 32个频道 360°水平视场,+10°至-30°垂直视场 80m-100m范围,可用返回70米,精度±2厘米 每秒高达~139百万点 用于77GHz 13Hz捕获频率 使用调频连续波在一个周期内独立测量距离和速度 距离最远250米 速度精度为±0.1km/h sa
5、’n6x相机: 12Hz捕获频率 1/1.8英寸CMOS传感器,1600x1200分辨率 Bayer8格式,每像素1字节编码 1600x900ROI从原始分辨率中裁剪,以减少处理和传输带宽 曝光时间限制为最大20ms的自动曝光 图像被解压缩为BGR格式并压缩为JPEG 传感器校准 要获得高质量的多传感器数据集,必须校准每个传感器的外在和内在因素。根据表示相对于自我框架的外部坐标,即后车轴的中点。最相关的步骤如下所述: LIDAR外在因素: 使用激光衬垫来精确测量激光雷达与自我框架的相对位置。 相机外在因素:
6、 在相机和LIDAR传感器前面放置一个立方体形状的校准目标。校准目标由具有已知图案的三个正交平面组成。在检测到图案后,我们通过对齐校准目标的平面来计算从相机到LIDAR的变换矩阵。给定上面计算的LIDAR到自我帧变换,然后可以计算相机到自我帧变换和所得到的外部参数。 雷达外在因素: 将雷达安装在水平位置。然后通过在城市环境中驾驶来收集雷达测量值。在过滤移动物体的雷达返回后,校准偏航角,以最小化静态物体的补偿范围速率。 相机内在校准: 使用具有一组已知模式的校准目标板来推断相机的固有和失真参数。 传感器同步 为了在激光雷达和
7、摄像机之间实现良好的交叉模态数据对准,当顶部激光雷达扫过摄像机FOV的中心时,会触发摄像机的曝光。图像的时间戳是曝光触发时间;并且LIDAR扫描的时间戳是实现当前LIDAR帧的完全旋转的时间。鉴于相机的曝光时间几乎是瞬时的,这种方法通常可以产生良好的数据对齐。请注意,摄像机以12Hz运行,而激光雷达以20Hz运行。12个相机曝光在20个LIDAR扫描中尽可能均匀地展开,因此并非所有LIDAR扫描都具有相应的相机帧。将摄像机的帧速率降低到12Hz有助于降低感知系统的计算,带宽和存储要求。 参与此次数据标注的Scale公司,自2016年
8、成立以来,已经为包括Lyft、Voyage、通用汽车、Zoox和Embark在内的客户标出了超过20亿英里的行驶里程。 今年8月,Scale宣布了一轮1800万美元融资,迄今该公司已筹集到2270万美元,报告称去年公司
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