自动驾驶数据集概述
自动驾驶数据集是为研发和评估自动驾驶感知、定位、决策等技术而收集的多模态数据集合。它们通常包括摄像头图像、激光雷达点云、雷达回波、GPS/IMU 位置信息以及高精度地图标注，覆盖多种道路场景、天气、时间和城市环境。通过统一的标注格式（如 3D 边框、语义分割、轨迹预测等），研究者可以在同一基准上比较算法性能，推动感知、跟踪、预测、规划等关键技术的进步。
常见公开数据集及简介
| 数据集 | 主要传感器 | 场景/城市 | 规模/特点 | 适用任务 | 官方链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| KITTI | 双目相机、Velodyne 64‑线 LiDAR、GPS/IMU | 德国卡尔斯鲁厄及周边 | 约 7 k 张图像、23 k 帧点云，标注包括 3D 检测、立体、光流等 | 目标检测、立体匹配、光流、视觉里程计 | http://www.cvlibs.net/datasets/kitti |
| Waymo Open Dataset | 多部高分辨率 LiDAR、5×相机、雷达 | 美国旧金山、凤凰城等 | 1150 场景（每场景 20 s），点云与图像同步，标注 12 M 3D/2D 框 | 3D/2D 检测、跟踪、预测 | https://waymo.com/open |
| nuScenes | 6×相机、1×32‑线 LiDAR、5×雷达、IMU | 波士顿、深圳 | 1000 场景（20 s），23 类 3D 框，包含雷达数据 | 多模态检测、跟踪、预测、语义分割 | https://www.nuscenes.org |
| Argoverse | 7×相机、VLP‑32 LiDAR、GPS/IMU、高清地图 | 迈阿密、匹兹堡 | 113 场景（3D 跟踪）+ 324 k 轨迹（运动预测） | 3D 跟踪、运动预测、地图感知 | https://www.argoverse.org |
| BDD100K | 前视相机、GPS/IMU，部分提供雷达 | 美国多城市（纽约、旧金山等） | 100 k 视频（每段 40 s），10 万帧图像，标注覆盖检测、分割、车道、轨迹等 | 多任务学习（检测、分割、车道、行为预测） | https://bdd-data.berkeley.edu |
| ApolloScape | 多相机、双 32‑线 LiDAR、IMU、高清地图 | 中国多个城市 | 约 14 万帧像素级语义标注，包含实例分割、车道标记、3D 点云 | 语义/实例分割、3D 感知、定位 | https://apolloscape.auto |
| Lyft Level 5 | 5×相机、1×64‑线 LiDAR、GPS/IMU | 美国多城市 | 超过 55 k 场景，标注 3D 框、轨迹、地图信息 | 3D 检测、跟踪、预测、地图融合 | https://level5.lyft.com/dataset |
| Honda H3D | 5×相机、1×64‑线 LiDAR、雷达、IMU | 旧金山湾区 | 1 k 场景，丰富的 3D 标注和雷达数据 | 3D 检测、雷达感知、跨模态融合 | https://usa.honda-ri.com/H3D |
| A2D2 (Audi) | 多相机、激光雷达、雷达、IMU | 德国多城市 | 约 42 k 帧，提供 3D 框、语义分割、轨迹 | 传感器融合、检测、分割 | https://www.audi.ai/a2d2 |
| CARLA (仿真) | 虚拟相机、LiDAR、雷达、天气控制 | 可自定义城市 | 无限生成的合成数据，支持多任务标注 | 仿真训练、域适应、强化学习 | https://carla.org |
选择数据集的建议
- 任务需求：若只做 2D/3D 检测，KITTI、Waymo、nuScenes 已提供成熟基准；若涉及多模态融合或雷达，nuScenes、Argoverse、H3D 更合适。
- 场景多样性：需要跨城市、天气、昼夜的鲁棒性时，BDD100K、Waymo、ApolloScape 提供更丰富的环境。
- 标注细粒度：像素级语义/实例分割可选 ApolloScape、Cityscapes；轨迹预测可选 Argoverse、Lyft Level 5。
- 数据规模与算力：大规模数据（Waymo、BDD100K）对存储和算力要求高，若资源有限可先使用 mini 版或子集（nuScenes mini、KITTI）。
使用提示
- 大多数数据集需先在官网注册并同意使用协议后下载。
- 多数据集融合训练时，注意坐标系和标注格式的统一（如统一到 KITTI 规范或 COCO/Waymo TFRecord）。
- 结合代码工具可对下载的 TFRecord、JSON 或 zip 包进行批量解析、统计分布，以确保覆盖所需场景。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！