1 year, 1000 km: The Oxford RobotCar dataset
1 year, 1000 km: The Oxford RobotCar dataset
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DOI：
10.1177/0278364916679498
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发表时间：
2017-01-01
影响因子：
9.2
通讯作者：
Newman, Paul
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Maddern, Will;Pascoe, Geoffrey;Newman, Paul
我们提出了一个具有挑战性的自动驾驶新数据集：牛津机器人汽车数据集。在2014年5月至2015年12月期间，我们使用牛津机器人汽车平台（一辆自动驾驶的日产聆风汽车）平均每周两次穿越牛津市中心的一条路线。这导致了超过1000公里的行驶记录，从安装在车辆上的6个摄像头收集了近2000万张图像，以及激光雷达、全球定位系统和惯性导航系统的地面实况数据。数据是在所有天气条件下收集的，包括暴雨、夜晚、直射阳光和下雪。在一年的时间里，道路和建筑工程使数据收集开始到结束时路线的部分路段发生了显著变化。通过在一年的时间里频繁穿越同一路线，我们能够进行研究，探索自动驾驶车辆在现实世界动态城市环境中的长期定位和地图绘制。完整数据集可在以下网址下载：http://robotcar - dataset.robots.ox.ac.uk
We present a challenging new dataset for autonomous driving: the Oxford RobotCar Dataset. Over the period of May 2014 to December 2015 we traversed a route through central Oxford twice a week on average using the Oxford RobotCar platform, an autonomous Nissan LEAF. This resulted in over 1000 km of recorded driving with almost 20 million images collected from 6 cameras mounted to the vehicle, along with LIDAR, GPS and INS ground truth. Data was collected in all weather conditions, including heavy rain, night, direct sunlight and snow. Road and building works over the period of a year significantly changed sections of the route from the beginning to the end of data collection. By frequently traversing the same route over the period of a year we enable research investigating long-term localization and mapping for autonomous vehicles in real-world, dynamic urban environments. The full dataset is available for download at: http://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk