Ford Autonomous Vehicle Dataset

Продукт
Разработчики: Ford Motor Company
Дата последнего релиза: март 2020 г
Отрасли: Транспорт

Содержание

2020: Открытие набора данных

В марте 2020 года Ford выпустила в открытый доступ набор данных, собранных со своего парка беспилотных автомобилей. Этот массив, получивший название Ford Autonomous Vehicle Dataset, позволит исследователям повысить надежность работы самоуправляемых машин в городской среде.

Для формирования набора данных инженеры Ford наматывали километры на гибридных седанах Ford Fusion Hybrid, оснащённых четырёхъядерными процессорами Intel Core i7 и 16 Гбайт оперативной памяти, на трассе в Детройте. Робомобили передвигались по заданным маршрутам, но незначительно отклонялись от них, чтобы охватить «разнообразный» набор функций.

Ford выпустила набор данных для ускоренной разработки беспилотных авто

Данные собирались в основном с помощью четырех лидаров (они измеряют расстояние до цели путем её освещения лазерным источником и измерения отраженного света), шести 1,3-мегапиксельных камер, одной 5-мегапиксельной камеры и инерциального измерительного блока.

На основании показаний датчиков исследователи Ford сгенерировали карты и данные положения пешеходов для отправки в набор Ford Autonomous Vehicle Dataset. Данные регистрировались в разные погодные условия, в том числе в солнечную, снежную и облачную погоду, а также включают информацию о езде по автострадам, путепроводам, аэропортам, мостам, туннелям, зонам строительства и т. п.Российский рынок ERP-систем сократился, но приготовился к росту. Обзор и рейтинг TAdviser 250 т

По словам разработчиков, датасет содержит первичные данные с сенсоров с привязкой ко времени, калибровочные значения, траектории объектов в реальных ситуациях и 3D-карт. Набор данных доступен в файловом формате ROS, что позволяет визуализировать данные, изменять и использовать их с помощью открытой операционной системы ROS (Robot Operating System).

«
Этот набор данных может послужить основой для усовершенствования современных робототехнических алгоритмов, связанных с многоагентными автономными системами, и сделать их более устойчивыми к сезонным и городским изменениям, — заявили в Ford.[1]
»

Робототехника



Примечания