【ZiDongHua 之駕駛自動(dòng)化收錄關(guān)鍵詞： 中汽創(chuàng)智  清華大學(xué)   智能網(wǎng)聯(lián)汽車  傳感器  毫米波雷達(dá)】
　　
　　中汽創(chuàng)智與清華大學(xué)合作發(fā)布兩大“公開(kāi)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(huì)現(xiàn)場(chǎng)，中汽創(chuàng)智（CAIC）與清華大學(xué)共同發(fā)布了“4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集Dual Radar”和“路端協(xié)同感知公開(kāi)數(shù)據(jù)集RCooper”兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集。這兩個(gè)數(shù)據(jù)集的發(fā)布，讓扎根于真實(shí)世界數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)研究在產(chǎn)業(yè)的土地上開(kāi)花結(jié)果，為協(xié)同感知領(lǐng)域提供新的數(shù)據(jù)“燃料”。
　　
　　
　　
　　中汽創(chuàng)智一直以來(lái)非常重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)和積累，并通過(guò)產(chǎn)學(xué)合作積極探索前瞻、領(lǐng)先的技術(shù)方案，與清華大學(xué)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(shù)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時(shí)也有助于推動(dòng)中國(guó)式車路協(xié)同技術(shù)方案的深入探索。
　　
　　此外，中汽創(chuàng)智與清華大學(xué)猛獅團(tuán)隊(duì)在BEV多傳感器融合算法架構(gòu)下，共同推出了4D毫米波雷達(dá)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?！　?img alt="" src="http://www.openheartcreations.com/uploadfile/2023/1226/01330590261384200.jpg" style="height: 720px; width: 1080px" />
　　
　　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(xué)合作”公開(kāi)數(shù)據(jù)集”
　　
　　4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集
　　
　　Dual Radar
　　
　　清華大學(xué)猛獅智能車團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)、理事張新鈺，發(fā)布“CAIC&清華——4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集Dual Radar”
　　
　　中汽創(chuàng)智與清華大學(xué)猛獅智能車團(tuán)隊(duì)合作發(fā)布首個(gè)面向中國(guó)城市復(fù)雜氣候環(huán)境的自動(dòng)駕駛4D成像毫米波雷達(dá)融合感知數(shù)據(jù)集Dual Radar，以及初步的算法驗(yàn)證結(jié)果，為復(fù)雜氣候環(huán)境下的自動(dòng)駕駛感知算法研究提供了新的測(cè)試基準(zhǔn)。
　　
　　當(dāng)前以相機(jī)和激光雷達(dá)為主的算法無(wú)法有效應(yīng)對(duì)復(fù)雜氣候環(huán)境下的挑戰(zhàn)，而4D成像毫米波雷達(dá)具有全天時(shí)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(duì)中國(guó)城市復(fù)雜氣候條件下4D成像毫米波雷達(dá)感知數(shù)據(jù)集。清華大學(xué)猛獅智能車團(tuán)隊(duì)聯(lián)合中汽創(chuàng)智開(kāi)展關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和數(shù)據(jù)采集，發(fā)布了國(guó)際首個(gè)面向中國(guó)城市復(fù)雜氣候環(huán)境的自動(dòng)駕駛4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集Dual Radar并免費(fèi)開(kāi)源，為復(fù)雜氣候下的4D毫米波感知算法研究提供新的測(cè)試基準(zhǔn)。該數(shù)據(jù)集首次同時(shí)采集兩種主流類型的4D雷達(dá)，可用于探索在不同雷達(dá)點(diǎn)云密度和噪聲水平下的感知算法。
　　
　　路端協(xié)同感知公開(kāi)數(shù)據(jù)集
　　
　　RCooper
　
　　清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院產(chǎn)業(yè)合作負(fù)責(zé)人袁基睿，發(fā)布“CAIC&清華——路端協(xié)同感知公開(kāi)數(shù)據(jù)集RCooper”
　　
　　通過(guò)路端多視角多傳感器協(xié)同感知實(shí)現(xiàn)區(qū)域級(jí)全時(shí)空交通場(chǎng)景理解，有助于實(shí)現(xiàn)純路側(cè)高等級(jí)自動(dòng)駕駛，推進(jìn)智能化道路建設(shè)。然而，當(dāng)前路端研究主要聚焦在單視角感知優(yōu)化。
　　
　　為促進(jìn)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界共同打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的路端協(xié)同感知，中汽創(chuàng)智與清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）合作，發(fā)布了全球首個(gè)真實(shí)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(shí)際應(yīng)用模式。該數(shù)據(jù)集涵蓋路口和路段兩種典型路端場(chǎng)景，包含激光雷達(dá)點(diǎn)云和視覺(jué)圖像兩種典型模態(tài)數(shù)據(jù)，可用于各類下游感知任務(wù)的研究，如路端協(xié)同3D檢測(cè)和路端協(xié)同3D跟蹤。