【ZiDongHua 之駕駛自動化收錄關鍵詞： 中汽創(chuàng)智  清華大學   智能網(wǎng)聯(lián)汽車  傳感器  毫米波雷達】
　　
　　中汽創(chuàng)智與清華大學合作發(fā)布兩大“公開數(shù)據(jù)集”，助推智能網(wǎng)聯(lián)汽車加“數(shù)”奔跑
　　
　　12月22日，星辰數(shù)據(jù)聯(lián)盟發(fā)布會現(xiàn)場，中汽創(chuàng)智（CAIC）與清華大學共同發(fā)布了“4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集Dual Radar”和“路端協(xié)同感知公開數(shù)據(jù)集RCooper”兩個公開數(shù)據(jù)集。這兩個數(shù)據(jù)集的發(fā)布，讓扎根于真實世界數(shù)據(jù)的學術研究在產(chǎn)業(yè)的土地上開花結(jié)果，為協(xié)同感知領域提供新的數(shù)據(jù)“燃料”。
　　
　　
　　
　　中汽創(chuàng)智一直以來非常重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設和積累，并通過產(chǎn)學合作積極探索前瞻、領先的技術方案，與清華大學AIR研究院共同推出的MultiView路端感知數(shù)據(jù)集，不僅為多模態(tài)多視角路端感知技術的發(fā)展提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎，同時也有助于推動中國式車路協(xié)同技術方案的深入探索。
　　
　　此外，中汽創(chuàng)智與清華大學猛獅團隊在BEV多傳感器融合算法架構下，共同推出了4D毫米波雷達數(shù)據(jù)集，這一成果為智能駕駛量產(chǎn)方案的傳感器多樣性探索提供了數(shù)據(jù)支撐。　　
　　
　　中汽創(chuàng)智感知算法首席專家袁金偉，發(fā)布中汽創(chuàng)智與清華大學合作”公開數(shù)據(jù)集”
　　
　　4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集
　　
　　Dual Radar
　　
　　清華大學猛獅智能車團隊負責人，中國人工智能學會副秘書長、理事張新鈺，發(fā)布“CAIC&清華——4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集Dual Radar”
　　
　　中汽創(chuàng)智與清華大學猛獅智能車團隊合作發(fā)布首個面向中國城市復雜氣候環(huán)境的自動駕駛4D成像毫米波雷達融合感知數(shù)據(jù)集Dual Radar，以及初步的算法驗證結(jié)果，為復雜氣候環(huán)境下的自動駕駛感知算法研究提供了新的測試基準。
　　
　　當前以相機和激光雷達為主的算法無法有效應對復雜氣候環(huán)境下的挑戰(zhàn)，而4D成像毫米波雷達具有全天時全天候的工作能力，是提升感知可靠性的有效途徑。然而，目前尚缺乏針對中國城市復雜氣候條件下4D成像毫米波雷達感知數(shù)據(jù)集。清華大學猛獅智能車團隊聯(lián)合中汽創(chuàng)智開展關鍵技術攻關和數(shù)據(jù)采集，發(fā)布了國際首個面向中國城市復雜氣候環(huán)境的自動駕駛4D成像毫米波雷達數(shù)據(jù)集Dual Radar并免費開源，為復雜氣候下的4D毫米波感知算法研究提供新的測試基準。該數(shù)據(jù)集首次同時采集兩種主流類型的4D雷達，可用于探索在不同雷達點云密度和噪聲水平下的感知算法。
　　
　　路端協(xié)同感知公開數(shù)據(jù)集
　　
　　RCooper
　
　　清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院產(chǎn)業(yè)合作負責人袁基睿，發(fā)布“CAIC&清華——路端協(xié)同感知公開數(shù)據(jù)集RCooper”
　　
　　通過路端多視角多傳感器協(xié)同感知實現(xiàn)區(qū)域級全時空交通場景理解，有助于實現(xiàn)純路側(cè)高等級自動駕駛，推進智能化道路建設。然而，當前路端研究主要聚焦在單視角感知優(yōu)化。
　　
　　為促進學術界與產(chǎn)業(yè)界共同打造數(shù)據(jù)驅(qū)動的路端協(xié)同感知，中汽創(chuàng)智與清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）合作，發(fā)布了全球首個真實世界大規(guī)模路端協(xié)同感知數(shù)據(jù)集RCooper，旨在共同探索路端協(xié)同感知的實際應用模式。該數(shù)據(jù)集涵蓋路口和路段兩種典型路端場景，包含激光雷達點云和視覺圖像兩種典型模態(tài)數(shù)據(jù)，可用于各類下游感知任務的研究，如路端協(xié)同3D檢測和路端協(xié)同3D跟蹤。