論文の概要: DOLPHINS: Dataset for Collaborative Perception enabled Harmonious and Interconnected Self-driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07609v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 17:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 14:34:09.034757
• Title: DOLPHINS: Dataset for Collaborative Perception enabled Harmonious and Interconnected Self-driving
• Title（参考訳）: DOLPHINS:コラボレーティブ・パーセプションのためのデータセット
• Authors: Ruiqing Mao, Jingyu Guo, Yukuan Jia, Yuxuan Sun, Sheng Zhou, Zhisheng Niu
• Abstract要約: V2Xネットワークは、自動運転における協調的な認識を可能にしている。 データセットの欠如は、協調認識アルゴリズムの開発を著しく妨げている。 DOLPHINS: cOllaborative Perception を実現するためのデータセットである Harmonious と Inter connected Self-driving をリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.66714697653504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicle-to-Everything (V2X) network has enabled collaborative perception in autonomous driving, which is a promising solution to the fundamental defect of stand-alone intelligence including blind zones and long-range perception. However, the lack of datasets has severely blocked the development of collaborative perception algorithms. In this work, we release DOLPHINS: Dataset for cOllaborative Perception enabled Harmonious and INterconnected Self-driving, as a new simulated large-scale various-scenario multi-view multi-modality autonomous driving dataset, which provides a ground-breaking benchmark platform for interconnected autonomous driving. DOLPHINS outperforms current datasets in six dimensions: temporally-aligned images and point clouds from both vehicles and Road Side Units (RSUs) enabling both Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) based collaborative perception; 6 typical scenarios with dynamic weather conditions make the most various interconnected autonomous driving dataset; meticulously selected viewpoints providing full coverage of the key areas and every object; 42376 frames and 292549 objects, as well as the corresponding 3D annotations, geo-positions, and calibrations, compose the largest dataset for collaborative perception; Full-HD images and 64-line LiDARs construct high-resolution data with sufficient details; well-organized APIs and open-source codes ensure the extensibility of DOLPHINS. We also construct a benchmark of 2D detection, 3D detection, and multi-view collaborative perception tasks on DOLPHINS. The experiment results show that the raw-level fusion scheme through V2X communication can help to improve the precision as well as to reduce the necessity of expensive LiDAR equipment on vehicles when RSUs exist, which may accelerate the popularity of interconnected self-driving vehicles. DOLPHINS is now available on https://dolphins-dataset.net/.
• Abstract（参考訳）: V2Xネットワークは、自律運転における協調的な認識を可能にした。これは、ブラインドゾーンや長距離知覚を含むスタンドアロンインテリジェンスの基本的欠陥に対する、有望な解決策である。 しかし、データセットの欠如は、協調認識アルゴリズムの開発を著しく妨げている。 本研究では, 大規模多目的多目的自動運転データセットのシミュレーションとして, cOllaborative Perception のためのデータセットにより, Harmonious と Inter connected Self-driving を実現した。 DOLPHINS outperforms current datasets in six dimensions: temporally-aligned images and point clouds from both vehicles and Road Side Units (RSUs) enabling both Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) based collaborative perception; 6 typical scenarios with dynamic weather conditions make the most various interconnected autonomous driving dataset; meticulously selected viewpoints providing full coverage of the key areas and every object; 42376 frames and 292549 objects, as well as the corresponding 3D annotations, geo-positions, and calibrations, compose the largest dataset for collaborative perception; Full-HD images and 64-line LiDARs construct high-resolution data with sufficient details; well-organized APIs and open-source codes ensure the extensibility of DOLPHINS. また,イルカの2次元検出,3次元検出,多視点協調知覚タスクのベンチマークも構築した。 実験の結果,v2x通信による原レベル融合方式は,rsusが存在する場合に高価なlidar機器の必要性を低減し,相互接続型自動運転車の普及を加速させる可能性がある。 DOLPHINSはhttps://dolphins-dataset.net/.comで利用可能である。

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