福特发布自动驾驶汽车数据集 迄今为止最为全面

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据外媒报道，福特最近在其官方网站上推出了一个语料库——福特自动驾驶汽车数据集。该数据集包含2017年至2018年密歇根州自动驾驶团队的道路测试数据，总规模为1.6TB。福特公司向研究人员免费提供了该数据集，以提高自动驾驶汽车在城市环境中的适应性。

这个数据集可能不是跨度最长的数据集或场景最丰富的数据集，但它可能是最全面的数据集之一。

工程师们驾驶了一辆14年的福特Fusion混合动力车，该车配备了四核英特尔i7处理器和16GB内存，以创建数据集。该车行驶了约66公里，前往底特律大都会机场、密歇根大学迪尔伯恩分校、高速公路、市中心和郊区等地区。车辆在行驶过程中，通过对路线的精细调整，获取多样化的数据。这些数据主要来自四个激光雷达传感器、六个130万像素相机、一个500万像素相机和一个惯性测量单元。

这辆车的所有传感器都战略性地放置在车辆的各个部分。每辆车都配备了4个Velodyne HDL-32E激光雷达、7个Grey 1.3 MP摄像头、一个5 MP行车记录仪和一个结合了差分GPS和IMU的Applanix POS-LV定位产品。汽车后备箱用于安装四个四核i7处理器、16GB Ram、网络设备和冷却机制。

根据福特的官方网站，每个传感器都经过了严格的校准。该数据集中使用的坐标帧包括传感器帧、主帧、局部帧、GPS帧和全局帧。

福特研究人员将通过传感器生成地图和行人姿态数据，如3D地面反射率图、3D点云图像、六自由度真实地面姿态和本地化姿态传感器数据。这些数据是在晴朗、下雪和多云的天气条件下收集的，可以真实反映季节变化的影响，涵盖一系列真实的驾驶环境，如立交桥、桥梁、隧道，以及建筑区域和不同植被覆盖的区域。

福特自动驾驶汽车数据集中的每个日志都有一个时间戳，包含来自传感器的原始数据、校准值、姿态轨迹、真实地面姿态和3D地图。这些数据集还支持ROS包文件格式，可以使用开源机器人操作系统进行可视化、修改和应用。

研究人员表示，“这些数据集可以为改进与多智能体自动化系统相关的机器人算法提供基础，并使其在季节性和城市环境变化中更具鲁棒性。我们希望这些数据集将有助于机器人和人工智能社区的研究，并为自动驾驶提供新的研究机会

在福特发布数据集之前，Waymo也更新了类似的语料库Waymo Open dataset，Lyft也为自动驾驶汽车开发并开放了数据集。其他类似的语料库包括nuScenes、Mapilliary Vista的街道级图像语料库、加拿大不良驾驶条件（CADC）、KITTI移动机器人和自动驾驶研究数据集，以及戴姆勒、马克斯·普朗克信息学研究所和达姆施塔特大学视觉推断小组开发和维护的Cityscapes数据集。

2019年3月，福特表示将建立一家专门生产自动驾驶汽车的新工厂，作为其在密歇根州制造基地9亿美元投资的一部分。去年7月，福特透露将在底特律成立一个价值40亿美元的独立部门，为其自动驾驶车队提供研究、工程、系统集成、商业战略和业务发展支持。

最近，福特还收购了自动驾驶系统开发商Quantum Signal，以加强其无人驾驶汽车的研发，并与总部位于匹兹堡的Argo AI建立了密切的合作关系，承诺在未来五年内向该公司投资10亿美元。

总之，福特此次开源数据集的优势在于多个车辆实体、多季节环境以及包括城市环境和3D地图在内的数据集，这些……

n也整合在ROS中。

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