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【正文】

編輯|雷達(dá)小助理 審核|調(diào)皮哥

早在今年(2023年)的上海國(guó)際汽車展會(huì)上，采埃孚（ZF）官方宣布將重磅推出4D成像雷達(dá)開發(fā)環(huán)境和帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，這是采埃孚首次將4D成像毫米波雷達(dá)開發(fā)環(huán)境和數(shù)據(jù)集向客戶開放，也是目前大家最具期待的4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集之一。

隨著采埃孚數(shù)萬公里數(shù)據(jù)集的開放，將會(huì)補(bǔ)充現(xiàn)階段世界上4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集的不足之處，更能夠幫助實(shí)現(xiàn)更好的信息共享與自動(dòng)駕駛技術(shù)升級(jí)，全面提升用戶的差異化競(jìng)爭(zhēng)力。

[圖片來源：采埃孚官微]

采埃孚宣稱其4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集是帶標(biāo)注的公開數(shù)據(jù)集，包括雷達(dá)的真實(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)及激光雷達(dá)標(biāo)注數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中的標(biāo)準(zhǔn)參照標(biāo)注信息（Ground Truth Label）采用清晰度更高的激光雷達(dá)為基準(zhǔn)進(jìn)行打標(biāo)，從而驗(yàn)證4D成像毫米波雷達(dá)的準(zhǔn)確性和可靠性。

這些數(shù)據(jù)集將展示4D成像毫米波雷達(dá)探測(cè)的準(zhǔn)確性及可應(yīng)用場(chǎng)景，從而幫助用戶形成相關(guān)概念，加速其應(yīng)用4D成像毫米波雷達(dá)的進(jìn)程，同時(shí)可基于該數(shù)據(jù)集信息，研究人員可以根據(jù)自己的算法擴(kuò)展新的功能。

這份由采埃孚(ZF)提供用于自動(dòng)駕駛目標(biāo)檢測(cè)的4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集，采用的是采埃孚的FRGen21 4D成像毫米波雷達(dá)捕獲的，已經(jīng)在Github中發(fā)布了存儲(chǔ)庫(kù)，鏈接如下：

https://github.com/ZF4DRadSet/ZF-4DRadar-Dataset。

目前，由于相關(guān)政策原因，暫時(shí)還沒有發(fā)布正式的數(shù)據(jù)集，但預(yù)計(jì)今年會(huì)發(fā)布，敬請(qǐng)期待。

在此之前，調(diào)皮連續(xù)波公眾號(hào)平臺(tái)分享過View-of-Delft (VOD)4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集，同樣采用了采埃孚的 FRGen21 3+1D 雷達(dá)捕獲數(shù)據(jù)，如下鏈接所示：

1、雷達(dá)開源數(shù)據(jù)集 | 代爾夫特?cái)?shù)據(jù)集(VOD)，4D雷達(dá)、激光雷達(dá)和相機(jī)數(shù)據(jù)

2、4D成像毫米波雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集VOD（含Python和MATLAB數(shù)據(jù)解析仿真代碼）

FRGen21雷達(dá)捕獲的4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集和VOD數(shù)據(jù)集不同，該數(shù)據(jù)集包含了7000幀4D成像毫米波數(shù)據(jù)，同時(shí)相機(jī)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)也同步收集和校準(zhǔn)。

該數(shù)據(jù)集的場(chǎng)景包括 4 個(gè)典型場(chǎng)景：城市綜合體交通場(chǎng)景、停車場(chǎng)場(chǎng)景、隧道場(chǎng)景、高速公路場(chǎng)景，總的來說場(chǎng)景要比VOD數(shù)據(jù)更加完整，VOD僅有城市綜合體交通場(chǎng)景。目標(biāo)檢測(cè)的類別包括四類：汽車、自行車、行人和卡車/巴士。

采用該數(shù)據(jù)集，可以在四個(gè)維度（范圍，速度，方位角和仰角）中提供了很高的探測(cè)性能，可以覆蓋最遠(yuǎn)200m的物體。數(shù)據(jù)的注釋格式與kitti數(shù)據(jù)集類似，包含多傳感器的時(shí)間戳、校準(zhǔn)參數(shù)、目標(biāo)檢測(cè)的類別以及檢測(cè)邊界框的位置和大小。

同時(shí)，將包含 7000 幀的數(shù)據(jù)集分別分為 5000 幀的訓(xùn)練集、1000 幀的驗(yàn)證集和測(cè)試集。如前所示，作為初步的學(xué)習(xí)和研究，這十分有利于讀者進(jìn)行學(xué)習(xí)和驗(yàn)證相關(guān)的算法，從而不需要花費(fèi)大量時(shí)間在數(shù)據(jù)標(biāo)注上。

今年7月份也將會(huì)開放申請(qǐng)到同濟(jì)大學(xué)數(shù)據(jù)集，鏈接如下：

https://github.com/TJRadarLab/TJ4DRadSet

TJ4DRadSet：自動(dòng)駕駛4D成像雷達(dá)數(shù)據(jù)集演示效果：

屆時(shí)，這兩個(gè)4D成像毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)集，加上VOD數(shù)據(jù)集，以及之前的眾多雷達(dá)數(shù)據(jù)集。宏觀上講，將會(huì)越加豐富雷達(dá)感知與自動(dòng)駕駛的研究，促進(jìn)行業(yè)發(fā)展；從微觀上講，將會(huì)給大家提供更多的研究幫助，促進(jìn)個(gè)人學(xué)術(shù)研究！

非常感謝諸多科學(xué)家、工程師，技術(shù)人員，企業(yè)、高校以及研究所給行業(yè)帶來的寶貴資源！

【本期結(jié)束】

【點(diǎn)擊以下鏈接可直達(dá)各個(gè)業(yè)務(wù)模塊】

本文是空閑時(shí)個(gè)人的心得體會(huì)，僅供參考。目前我還有很多內(nèi)容需要學(xué)習(xí)，如果還有沒有說到或者不全面的地方，還請(qǐng)指正，感謝大家。喜歡本文，可以一鍵三連。歡迎關(guān)注備用號(hào)【跳頻連續(xù)波】。