牛津大學開放一千公里RobotCar數據集

牛津近日公布 RobotCar 自動駕駛數據集 ，該數據集包含一年內英國牛津市內固定駕駛線路 100 次的重複駕駛數據。該數據集捕捉了許多不同的天氣、交通、行人結合出來的路況，也包含建築和道路施工這樣的長期變化。

數據集中不同位置的 3D 地圖

自動駕駛汽車研究極其依靠大量高質量的真實數據，因其在公共道路部署前需要開發、測試並驗證演算法。但是，少有團隊有能力開發並維持一個適用的自動駕駛平台，定期校準並收集新數據。在計算機視覺業內，目前已有一系列基於視覺的自動駕駛數據集，其中包括 KITTI 和 Citycapes 數據集。這些數據集主要用於演算法研究，如在自動駕駛中進行運動估算，三維重建，行人車輛探測和語義分類。它們無法解決自動駕駛長期面臨的挑戰：同一地點在不同交通狀況和環境下的情形，以及隨時間變化不停改變的地圖映射。

牛津大學的研究人員推出了一個新的基準：牛津 RobotCar 數據集。這一數據集包含牛津大學從 2014 年 4 月到 2015 年 12 月間通過牛津 RobotCar 平台（使用日產 LEAF 自動駕駛汽車）平均每周在牛津市中心運行 10 公里路線產生的數據。總計約 1010 公里駕駛數據，同時包含超過 2000 萬張由六台車載相機拍攝的圖片，以及激光測距，GPS 和慣性導航收集的地貌資料，容量 23.15TB。在數據收集期間，車輛完全處於人工駕駛狀態。這些數據中存在所有天氣情況，包括雨雪，夜間，直射陽光。在數據集收集的一年時間裡，車輛運行在同一區域，但這一地區的道路和建築情況出現了很大改變。通過一年時間頻繁地通行在同一路線中，研究人員可以探究在現實世界動態城市環境中自動駕駛車輛如何進行定位和地圖映射。

數據集中不同天氣條件下車輛的運行次數

牛津大學已將這一數據集和研究成果發布，可供下載。他們同時提供一組 MATLAB 開發工具，以便於訪問和操作數據集。其功能包括載入和顯示圖像，激光測距掃描等簡單功能。以及一些高級功能，包括從推掃式 2D 掃描生成 3D 點雲，以及將 3D 點雲投影到相機圖像中。

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