北理工團(tuán)隊(duì)在復(fù)雜環(huán)境自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集建設(shè)方面取得重要成果
發(fā)布日期：2025-03-18 供稿：機(jī)械與車(chē)輛學(xué)院 攝影：機(jī)械與車(chē)輛學(xué)院
編輯：蘇舒 審核：劉檢華 閱讀次數(shù)：
近日，北京理工大學(xué)機(jī)械與車(chē)輛學(xué)院、智能無(wú)人系統(tǒng)技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室徐彬,、王偉達(dá),、王力老師團(tuán)隊(duì)聯(lián)合清華大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)等單位，在Nature子刊發(fā)布了國(guó)際首個(gè)復(fù)雜環(huán)境自動(dòng)駕駛雙4D成像毫米波數(shù)據(jù)集Dual Radar，采集非理想工況感知數(shù)據(jù)總里程超過(guò)400公里，標(biāo)注三維目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的數(shù)據(jù)超過(guò)10000幀同步幀,，用于評(píng)測(cè)現(xiàn)有感知算法在真實(shí)非理想工況數(shù)據(jù)上的性能表現(xiàn)。相關(guān)研究成果以“Dual Radar: a Multi-modal Dataset with Dual 4D Radar for Autononous Driving”為題發(fā)表在Scientific Data上,，該期刊專(zhuān)注于發(fā)表具有科學(xué)價(jià)值的數(shù)據(jù)集,。北京理工大學(xué)助理教授王力為本文通信作者。
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知是確保安全性和可靠性的核心,，但現(xiàn)有的傳感器技術(shù)在復(fù)雜多變的駕駛環(huán)境中仍面臨許多挑戰(zhàn),。4D毫米波雷達(dá)具有比傳統(tǒng)3D雷達(dá)更高的點(diǎn)云密度和精確的垂直分辨率，使其在自動(dòng)駕駛環(huán)境感知中的不利情況下具有前景,。目前,，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域還缺乏對(duì)4D毫米波雷達(dá)不同點(diǎn)云密度和噪聲水平的比較分析，現(xiàn)有數(shù)據(jù)集基于單一類(lèi)型的4D毫米波雷達(dá),，在同一場(chǎng)景中難以兼顧長(zhǎng)距離點(diǎn)云數(shù)據(jù)和廣視野點(diǎn)云數(shù)據(jù),，無(wú)法進(jìn)行點(diǎn)云密度和噪聲水平的直接對(duì)比。為了應(yīng)對(duì)這一問(wèn)題,，研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)新的數(shù)據(jù)集Dual Radar,，通過(guò)引入兩種特性不同的4D雷達(dá)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)距離和廣視野性能迥異的雷達(dá)數(shù)據(jù)綜合分析,，推動(dòng)自動(dòng)駕駛在惡劣天氣,、復(fù)雜光照等環(huán)境感知技術(shù)的發(fā)展。
Dual Radar數(shù)據(jù)集的采集車(chē)輛如圖1所示,，包含了四種傳感器,，分別為高分辨率相機(jī)、激光雷達(dá)和兩種不同類(lèi)型的4D雷達(dá)：Arbe Phoenix和ARS548 RDI,，具體參數(shù)配置如表1所示,。該數(shù)據(jù)集共包含151個(gè)連續(xù)時(shí)間序列，涵蓋了10007個(gè)同步標(biāo)注幀,，數(shù)據(jù)集的類(lèi)別包括汽車(chē),、行人、騎行者,，公交車(chē),、卡車(chē)和其他物體,，類(lèi)別數(shù)量和距離分布如圖2所示。該數(shù)據(jù)集涵蓋了多個(gè)具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景,，包括：不同的道路條件（城市道路和隧道）,；不同的天氣條件：晴天、陰天和惡劣天氣（雨天等）,；不同的光照強(qiáng)度：正常光照和逆光,；不同的時(shí)間段：白天、黃昏和夜間,，三維目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)注情況如圖3所示。這些場(chǎng)景的多樣性能夠幫助研究人員驗(yàn)證不同傳感器在各種環(huán)境下的表現(xiàn),，并為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供更全面的測(cè)試數(shù)據(jù),。
圖1 Dual Radar數(shù)據(jù)采集車(chē)及各數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)注情況（分別為圖像、激光雷達(dá)點(diǎn)云,、Arbe Phoenix點(diǎn)云和ARS548 RDI點(diǎn)云）
表1 車(chē)載傳感器參數(shù)配置
圖2 多類(lèi)別目標(biāo)數(shù)量統(tǒng)計(jì)和目標(biāo)距離分布統(tǒng)計(jì)
圖3 Dual Radar數(shù)據(jù)集三維目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)注可視化
該數(shù)據(jù)集的兩個(gè)不同類(lèi)型的雷達(dá)傳感器：Arbe Phoenix雷達(dá)和ARS548 RDI雷達(dá),，能夠收集不同類(lèi)型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。其中,，ArbePhoenix雷達(dá)具有較高的點(diǎn)云密度,，能夠提供更廣的視野覆蓋，盡管存在較多噪聲,，但它能夠捕捉到更多的物體信息,，尤其在檢測(cè)大型物體（如汽車(chē)）時(shí)表現(xiàn)突出。與Arbe Phoenix相比,，ARS548 RDI雷達(dá)產(chǎn)生的噪聲較少,，點(diǎn)云密度較低，但它在長(zhǎng)距離探測(cè)中表現(xiàn)更為精準(zhǔn),，特別適合檢測(cè)遠(yuǎn)距離或較小物體（如行人和自行車(chē)）,。數(shù)據(jù)幀的點(diǎn)云數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖4所示。通過(guò)對(duì)比這兩種雷達(dá)點(diǎn)云的密度與噪聲水平,，研究團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證了雙4D雷達(dá)在多種駕駛場(chǎng)景下的優(yōu)異表現(xiàn),，特別是在復(fù)雜環(huán)境中，雙雷達(dá)融合顯著提高了物體檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性,。該數(shù)據(jù)集不僅解決了傳統(tǒng)技術(shù)中的點(diǎn)云稀疏和噪聲問(wèn)題,，還為自動(dòng)駕駛感知算法提供了寶貴的測(cè)試數(shù)據(jù)，特別是在多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)融合任務(wù)中的應(yīng)用,。
圖4 數(shù)據(jù)幀的點(diǎn)云數(shù)量統(tǒng)計(jì),。(a)顯示大多數(shù)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)量在110K 和120K 之間。(b)顯示Arbe Phoenix 點(diǎn)云數(shù)量在6K 和14K 之間,。(c) 顯示ARS548 RDI 點(diǎn)云數(shù)量在400 和650 之間,。
研究團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)工作中數(shù)據(jù)涵蓋惡劣天氣（雨霧）,、弱光晝夜、背光逆光等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集未充分覆蓋的挑戰(zhàn)性環(huán)境,，填補(bǔ)了現(xiàn)有數(shù)據(jù)集在極端條件下的空白,，可為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的感知技術(shù)發(fā)展提供了新的數(shù)據(jù)支持，尤其是在提升自動(dòng)駕駛車(chē)輛在復(fù)雜環(huán)境中全天候可靠性和安全性方面,，具有較好的應(yīng)用潛力,，有望推動(dòng)自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)向低成本、高魯棒,、全場(chǎng)景方向跨越式發(fā)展,。
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41597-025-04698-2
數(shù)據(jù)集及代碼下載鏈接：https://github.com/adept-thu/Dual-Radar
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