commaai/comma2k19

comma2k19数据集由comma.ai提供，包含了超过33小时的加利福尼亚280号高速公路的通勤数据。数据集由2019个1分钟长的片段组成，覆盖了加利福尼亚圣何塞和旧金山之间20公里的高速公路驾驶。数据收集使用了comma EONs设备，这些设备配备了与现代智能手机相似的传感器，包括道路摄像头、手机GPS、温度计和9轴IMU。此外，EON还捕获了原始GNSS测量数据和通过comma grey panda发送的所有CAN数据。数据集还包括了由Laika库处理的GNSS数据，该库提供了比原始GNSS模块更准确的位置估计。数据集适用于开发和验证紧密耦合的GNSS算法和映射算法。

The comma2k19 dataset, provided by comma.ai, contains over 33 hours of commute data collected on California State Route 280. It consists of 2019 one-minute-long segments, covering 20 kilometers of highway driving between San Jose and San Francisco, California. The data was collected using comma EON devices, which are equipped with sensors comparable to those found in modern smartphones, including road-facing cameras, smartphone-grade GPS, thermometers, and 9-axis IMUs. Additionally, the EON devices capture raw GNSS measurement data and all CAN data transmitted via the comma grey panda. The dataset also includes GNSS data processed by the Laika library, which provides more accurate position estimates than the original GNSS module. This dataset is suitable for developing and validating tightly coupled GNSS algorithms and mapping algorithms.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

comma2k19

数据集来源

由comma.ai提供

数据集内容

• 包含超过33小时的加州280号高速公路通勤数据。
• 共计2019个1分钟长的数据段，覆盖20公里长的圣何塞至旧金山高速公路段。

数据收集设备

• 使用comma EONs进行数据收集，该设备配备有类似现代智能手机的传感器，包括道路摄像头、手机GPS、温度计和9轴IMU。
• 同时捕捉原始GNSS测量数据和所有通过comma grey panda发送的车辆CAN数据。

数据处理技术

• 引入开源GNSS处理库Laika，该库处理后的位置信息比原始GNSS模块收集的数据精确40%。
• 数据集包含记录摄像头在全球参考框架中的姿态估计，这些姿态是通过紧密耦合的INS/GNSS/视觉优化器计算得出，该优化器依赖于Laika处理的数据。

数据集用途

• 适用于开发和验证紧密耦合的GNSS算法。
• 适用于使用商品传感器的映射算法。

数据集许可证

MIT许可证

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

comma2k19是一个包含33小时加州高速公路通勤数据的数据集，每段1分钟，共2019段。数据采集使用了多种传感器，并经过Laika GNSS库优化，适用于GNSS和地图算法开发。