道路、轨道、水运交通协同认知仿真数据集

本数据集面向道路、轨道与水运交通协同认知研究，采用多源数据融合与高保真仿真技术构建。研究条件基于公开数据集OPV2V（道路）以及CARLA 0.9.15与Unreal Engine 4.26仿真平台（轨道与水运），生成多智能体交互场景。数据集空间范围覆盖交叉路口、航道交汇及轨道-道路平交道等典型场景，空间精度由RGB相机和LiDAR保障。数据计算方式包括传感器时间戳同步、坐标系统一转换及多模态标注。质量控制通过下游模型验证以及人工逻辑复核实现，确保数据一致性与可靠性。本数据集为多智能体协同感知、融合策略与语义交互算法提供统一评测基准，对推动智能交通系统从“单体智能”向“群体智能”演进具有重要科研价值。