論文の概要: TWICE Dataset: Digital Twin of Test Scenarios in a Controlled Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03895v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 21:01:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 06:21:55.582352
• Title: TWICE Dataset: Digital Twin of Test Scenarios in a Controlled Environment
• Title（参考訳）: TWICEデータセット:制御された環境でのテストシナリオのディジタル双対
• Authors: Leonardo Novicki Neto, Fabio Reway, Yuri Poledna, Maikol Funk Drechsler, Eduardo Parente Ribeiro, Werner Huber and Christian Icking
• Abstract要約: 我々は,実検体で得られたセンサデータからなるデータセットを開発し,同じテストシナリオのために実験室で再現した。 提供されるデータセットには、カメラ、レーダー、LiDAR、慣性測定ユニット(IMU)、および悪天候下で記録されたGPSデータが含まれる。 データセットには2時間以上の記録があり、合計280GB以上のデータが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Ensuring the safe and reliable operation of autonomous vehicles under adverse weather remains a significant challenge. To address this, we have developed a comprehensive dataset composed of sensor data acquired in a real test track and reproduced in the laboratory for the same test scenarios. The provided dataset includes camera, radar, LiDAR, inertial measurement unit (IMU), and GPS data recorded under adverse weather conditions (rainy, night-time, and snowy conditions). We recorded test scenarios using objects of interest such as car, cyclist, truck and pedestrian -- some of which are inspired by EURONCAP (European New Car Assessment Programme). The sensor data generated in the laboratory is acquired by the execution of simulation-based tests in hardware-in-the-loop environment with the digital twin of each real test scenario. The dataset contains more than 2 hours of recording, which totals more than 280GB of data. Therefore, it is a valuable resource for researchers in the field of autonomous vehicles to test and improve their algorithms in adverse weather conditions, as well as explore the simulation-to-reality gap. The dataset is available for download at: https://twicedataset.github.io/site/
• Abstract（参考訳）: 悪天候下での自動運転車の安全で信頼性の高い運用を保証することは、依然として大きな課題である。 そこで我々は,実テストトラックで取得し,同じテストシナリオで実験室で再現したセンサデータからなる総合データセットを開発した。 提供されるデータセットには、カメラ、レーダー、LiDAR、慣性測定ユニット(IMU)、悪天候(雨、夜間、雪)で記録されたGPSデータが含まれる。 テストシナリオは、自動車、自転車、トラック、歩行者などの興味のあるオブジェクトを使って記録しました。 実験室で生成されたセンサデータは、実際のテストシナリオのデジタルツインと、ループ環境におけるシミュレーションベースのテストの実行によって取得される。 データセットには2時間以上の記録があり、合計280GB以上のデータが含まれている。 そのため、自動運転車分野の研究者は、悪天候下でアルゴリズムをテストし、改善し、シミュレーションと現実のギャップを探索する上で貴重な資源である。 データセットは、https://twicedataset.github.io/site/でダウンロードできる。

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