데이터셋
KITTI Vision Benchmark Suite
The KITTI Vision Benchmark Suite
We thank Karlsruhe Institute of Technology (KIT) and Toyota Technological Institute at Chicago (TTI-C) for funding this project and Jan Cech (CTU) and Pablo Fernandez Alcantarilla (UoA) for providing initial results. We further thank our 3D object labeling
www.cvlibs.net
2012년 독일 Karlsruhe 공과대학 KIT(Karlsruhe institute of Technology)에서 공개한 자율주행 연구의 표준 벤치마크
Velodyne 레이저 64채널 LiDAR, 고해상도 RGB, Grayscale Stereo camera 2대, GPS / IMU 센서로 수집, GT 제공
도시 환경에서의 객체 탐지와 SLAM 연구에 최적화되어있으며, 학계에서 가장 널리 사용되는 데이터셋이다.
Waymo Open Dataset
About – Waymo Open Dataset
The field of machine learning is changing rapidly. Waymo is in a unique position to contribute to the research community, by creating and sharing some of the largest and most diverse autonomous driving datasets. The 2024 Waymo Open Dataset Challenges have
waymo.com
2019년 Google 자회사 Waymo에서 공개한 실제 자율주행 차량에서 수집한 대규모 데이터셋
25개 도시에서 다양한 도로와 주행 환경(지역, 날씨, 시간)에서의 1,000개의 주행 세그먼트 데이터가 포함되어 있으며, 각 세그먼트는 20초동안의 주행 데이터로 LiDAR 5대 (중거리 1대, 단거리 4대), 카메라 5대의 센서 데이터를 제공한다.
nuScenes
https://www.nuscenes.org/
www.nuscenes.org
Hyundai-Aptiv 합작사 Motional에서 공개한 멀티모달 데이터셋
교통량이 많고 운전 상황이 까다로운 보스턴과 싱가포르에서 1,000개의 운전 장면을 수집했으며, 360도 시야 카메라 6대, 레이더 5대, 32채널 라이다 1대, GPS / IMU 센서로 데이터를 제공한다. 23개 클래스에 대한 3D bounding box를 포함한다.
BDD100K
BDD100K: A Large-scale Diverse Driving Video Database
The BAIR Blog
bair.berkeley.edu
2018년 UC Berkeley AI Research Lab (BAIR)에서 공개한 100,000개의 HD 동영상으로 구성된 대규모 데이터셋
각 비디오는 40초로 초당 30 프레임, 720p 해상도를 갖는다. 주/야간, 비, 안개, 흐린 날씨 및 맑은 날씨 등 다양한 조건의 데이터가 포함하며 또한 약 100만 대의 자동차, 30만 개 이상의 도료 표지판, 13만 명의 보행자들의 2D bounding box 정보도 포함한다.
차선 인식 및 주행 경로 알고리즘 개발에 사용된다.
PandaSet
PandaSet Open Datasets - Scale
Brought to you by Hesai and Scale, PandaSet combines state of the art LiDAR with high quality data annotation for autonomous vehicle research.
scale.com
2020년 Scale AI와 Heasai에서 공개한 데이터셋
광각 카메라, 장초점 카메라 전방을 향한 PandarGT LiDAR(Solid-sate)와 기계식 회전 LiDAR인 Pandar64 LiDAR, GPS / IMU를 사용하여 수집된 데이터
샌프란시스코와 실리콘베이 도시 지역을 주행하면서 수집하였고, 28개의 객체 클래스에 대한 3D bounding box와 37개의 point cloud segmentation이 함께 제공된다.
국내 데이터셋
국내 데이터셋은 ETRI AI 나눔, 공공데이터포털, AI Hub, 자율주행 데이터공유센터, 국가교통 데이터 오픈마켓 등에서 획득할 수 있다.
| 항목 | KITTI | Waymo Open Dataset | nuScenes | BDD100K | PandaSet |
|---|---|---|---|---|---|
| 모델명 | KITTI Vision Benchmark Suite | Waymo Open Dataset | nuScenes | Berkeley DeepDrive Dataset | PandaSet |
| 소개 | 자율주행 연구를 위한 컴퓨터 비전 벤치마크 | 대규모 자율주행 센서 데이터셋 | 대규모 다중센서 자율주행 데이터셋 | 대규모 다양한 주행 비디오 데이터셋 | 고품질 LiDAR 및 카메라 데이터셋 |
| 개발자 | Karlsruhe Institute of Technology, Toyota Technological Institute at Chicago | Waymo (Google) | Motional | UC Berkeley AI Research Lab | Scale AI, Hesai |
| 공개 연도 | 2012년 | 2019년 | 2019년 | 2018년 | 2020년 |
| 데이터 수집 범위 |
독일 Karlsruhe | 미국 25개 도시, 약 1,000만 마일 | 미국 보스턴, 싱가포르 | 미국 전역 | 샌프란시스코 |
| 데이터 종류 |
스테레오 이미지, LiDAR, GPS | 카메라, LiDAR, 레이더 | 카메라, LiDAR, 레이더, GPS/IMU | HD 비디오, GPS, IMU | 카메라, LiDAR (회전식 및 고체) |
| 특징 | 3D 객체 검출 및 추적 벤치마크 | 다양한 주행 환경, 대규모 주석 | 복잡한 도시 환경, 다양한 기후 | 다양한 주행 조건, 10만 비디오 | 고해상도 LiDAR, 세밀한 주석 |
| 활용 분야 | 객체 검출, SLAM, 시각적 주행거리 측정 | 3D 객체 검출 및 추적, 행동 예측 | 3D 객체 검출, 추적, 장면 이해 | 객체 검출, 차선 검출, 주행 영역 분할 | 3D 점군 분할, 객체 검출 |
소프트웨어
Autoware
GitHub - autowarefoundation/autoware: Autoware - the world's leading open-source software project for autonomous driving
Autoware - the world's leading open-source software project for autonomous driving - autowarefoundation/autoware
github.com
일본 자율주행 스타트업 Tier IV에서 개발한 ROS 2 기반의 자율주행 소프트웨어 플랫폼
Apollo
GitHub - ApolloAuto/apollo: An open autonomous driving platform
An open autonomous driving platform. Contribute to ApolloAuto/apollo development by creating an account on GitHub.
github.com
중국 IT 기업 Baidu의 자율주행차 개발을 위한 오픈소스 플랫폼. 자율주행 차량의 개발과 사용화를 위한 종합적인 솔루션 제공
CyberRT라는 자체 미들웨어 사용
| 특징 | Apollo | Autoware |
|---|---|---|
| 개발 주체 | 바이두 | 일본 대학(나고야대학교) 및 자동차 업계 |
| 센서 | 라이다, 카메라, 레이더, IMU 등 | 라이다, 카메라, 레이더, GPS 등 |
| 지도 | 고정밀 지도 | 정적 지도, 동적 지도 등 |
| 자율주행 제어 | 신경망 기반 | 규칙 기반 |
| 장점 | - 상용화 가능한 자율주행 시스템을 개발하는 데 적합 - 다양한 센서와 지도 지원 - 신경망 기반 자율주행 제어 |
- 새로운 자율주행 기술을 개발하는 데 적합 - 실내 자율주행 지원 |
| 단점 | - 라이다의 높은 비용 - 신경망 기반 자율주행 제어의 복잡성 - 고정밀 지도의 구축 비용 |
- 정적 지도의 한계 - 규칙 기반 자율주행 제어의 유연성 부족 |
OpenPilot
GitHub - commaai/openpilot: openpilot is an operating system for robotics. Currently, it upgrades the driver assistance system o
openpilot is an operating system for robotics. Currently, it upgrades the driver assistance system on 300+ supported cars. - commaai/openpilot
github.com
미국의 반자율주행 스타트업 Comma.ai에서 개발한 인공신경망 기반 ADAS 소프트웨어로 주행 보조 시스템이다. 특정 차종에 설치하여 Adaptive Cruise, Active Lane Centering 기능을 제공 받을 수 있다.
시뮬레이터
CARLA Simulator
GitHub - carla-simulator/carla: Open-source simulator for autonomous driving research.
Open-source simulator for autonomous driving research. - carla-simulator/carla
github.com
intel에서 개발한 자율주행차 개발을 위한 오픈소스 시뮬레이터로 Unreal Engine 기반의 가상환경으로 다양한 도시 환경에서 자율주행 기술을 테스트하고 검증할 수 있다. 사실적인 3D 모델링과 다양한 주행 시나리오를 제공한다.
LGSVL Simulator
GitHub - lgsvl/simulator: A ROS/ROS2 Multi-robot Simulator for Autonomous Vehicles
A ROS/ROS2 Multi-robot Simulator for Autonomous Vehicles - lgsvl/simulator
github.com
LG Silicon Valley Lab에서 개발한 Unity 기반의 고충실도 시뮬레이션 플랫폼으로 다양한 센서와 차량 동역학을 지원한다.
AirSim
GitHub - microsoft/AirSim: Open source simulator for autonomous vehicles built on Unreal Engine / Unity, from Microsoft AI & Res
Open source simulator for autonomous vehicles built on Unreal Engine / Unity, from Microsoft AI & Research - microsoft/AirSim
github.com
Microsoft에서 개발한 Unreal Engine을 사용한 고퀄리티 시뮬레이션으로 드론 및 지상 차량용을 위한 오픈소스 시뮬레이터
Zhang T, Liu H, Wang W, Wang X. Virtual Tools for Testing Autonomous Driving: A Survey and Benchmark of Simulators, Datasets, and Competitions. Electronics. 2024; 13(17):3486.
Y. Li et al., "Choose Your Simulator Wisely: A Review on Open-Source Simulators for Autonomous Driving," in IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, vol. 9, no. 5, pp. 4861-4876, May 2024
Zhou, J., Zhang, Y., Guo, S., & Guo, Y. (2022). A Survey on Autonomous Driving System Simulators. 2022 IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering Workshops (ISSREW) , 301-306.
Silva, Ivo & Silva, Helder & Botelho, Fabricio & Pendão, Cristiano. (2024). A Survey of Simulation Tools for Cooperative Positioning in Autonomous Vehicles. IEEE Access. PP. 1-1.
참고
Deep-Learning-On-Point-Clouds/datasets.md at master · PointCloudYC/Deep-Learning-On-Point-Clouds
A curated list of primary sources on applying deep learning on point cloud data. - PointCloudYC/Deep-Learning-On-Point-Clouds
github.com
The Many Datasets of Autonomous Driving
Below we'll explore the datasets used to train autonomous driving systems to perform the various tasks required of them.
wandb.ai
Top 26 3D Point Cloud Datasets in Computer Vision
3D point cloud datasets are essential for computer vision tasks like object detection, scene reconstruction, and depth perception. Check out 24 top datasets advancing these applications.
imerit.net
Datasets for Self-Driving Vehicles | Awesome Self-Driving - The Awesome Learning Resources for Autonomous Vehicles
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In recent years, more and more companies and research institutions have made their autonomous driving datasets open to the public. However…
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대표적인 자율주행 데이터
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오픈 소스 자율주행 프로젝트 알아보기
자율주행기술을 치열한 경쟁 속에서도 오픈소스로 공개한 프로젝트들이 있습니다. 프로젝트마다 자율주행기술을 구현하기 위한 세부적인 기술에는 차이가 있습니다. 자율주행 오픈소스 프로
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Full-stack autonomous driving system spans diverse technological domains-including perception, planning, and control-that each require in-depth research. Moreover, validating such technologies of the system necessitates extensive supporting infrastructure,
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Choose Your Simulator Wisely: A Review on Open-source Simulators for Autonomous Driving
Simulators play a crucial role in autonomous driving, offering significant time, cost, and labor savings. Over the past few years, the number of simulators for autonomous driving has grown substantially. However, there is a growing concern about the validi
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A Survey on Autonomous Driving System Simulators
Comprehensive and rigorous testing plays a critical role in ensuring the safety and reliability of automated driving systems (ADS), nonetheless, testing on the road is unsafe and costly. Simulation testing can solve the high cost and insecurity, but the pe
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Virtual Tools for Testing Autonomous Driving: A Survey and Benchmark of Simulators, Datasets, and Competitions
Traditional road testing of autonomous vehicles faces significant limitations, including long testing cycles, high costs, and substantial risks. Consequently, autonomous driving simulators and dataset-based testing methods have gained attention for their e
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