V2AIX

V2AIX是由德国亚琛工业大学的汽车工程研究所创建的多模态真实世界数据集，专注于收集公共道路交通中的ETSI ITS V2X消息。该数据集包含超过230000条来自1800多辆车辆和路边单元的V2X消息，通过测量驱动和固定基础设施收集。V2AIX数据集不仅提供了对标准化V2X在公共道路交通中当前状态的深入了解，还通过其公开可用的特性，支持研究人员在ROS环境中分析和实现标准化的V2X消息，从而推动自动驾头应用的发展。V2AIX is a multimodal real-world dataset created by the Institute of Automotive Engineering at RWTH Aachen University, which focuses on collecting ETSI ITS V2X messages in public road traffic. This dataset contains over 230,000 V2X messages from more than 1,800 vehicles and roadside units, collected via instrumented driving tests and fixed infrastructure. The V2AIX dataset not only provides in-depth insights into the current state of standardized V2X in public road traffic, but also, due to its open availability, enables researchers to analyze and implement standardized V2X messages within the ROS environment, thereby advancing the development of autonomous driving applications.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

V2AIX数据集由德国亚琛工业大学汽车工程研究所构建，旨在填补自动驾驶研究领域中真实世界V2X通信数据的空白。数据采集依托于装备了ITS-G5通信模块的测试车辆与固定路侧单元，在德国亚琛、科隆、杜塞尔多夫等城市的城市道路与高速公路环境中进行。研究车辆搭载了多台摄像头、激光雷达及高精度GNSS/INS定位系统，用于在接收到V2X消息时同步记录上下文感知数据。整个采集过程通过自动化管道控制，仅当接收到的协作感知消息（CAM）的参考位置位于预设距离范围内时，才触发传感器数据记录，从而高效获取有意义的场景信息。最终，所有数据被存储为ROS bag文件，并经过后处理裁剪为独立的V2X场景片段。

特点

V2AIX是首个公开的多模态真实世界ETSI ITS V2X消息数据集，涵盖了超过230,000条来自1,851个不同ITS站点的消息，包括CAM、DENM、MAPEM和SPATEM四种标准化消息类型。其独特之处在于不仅提供了V2X通信内容，还同步记录了高精度定位信息以及来自摄像头与激光雷达的上下文感知数据，为研究V2X通信的实际部署细节、市场渗透率、消息合规性及定位精度提供了宝贵素材。数据集以ROS bag和JSON两种格式发布，便于不同背景的研究者直接使用或进行独立分析。

使用方法

V2AIX数据集支持多种研究用途，既可被用于分析ITS-G5技术在真实交通环境中的覆盖范围与通信性能，也可通过对比激光雷达提取的地面真值评估V2X车辆的定位精度。研究者可利用ROS生态中的etsi_its_messages工具包直接回放和可视化数据集中的V2X消息与传感器数据，或通过解析JSON格式文件进行统计分析与建模。此外，该数据集还适用于开发与测试基于标准化V2X消息的协同感知、协同规划等自动驾驶应用，为未来C-ITS系统的演进提供实证基础。

背景与挑战

背景概述

在协同智能交通系统（C-ITS）蓬勃发展的时代，车联网（V2X）通信技术成为实现更安全、高效出行的重要基石。然而，现有自动驾驶数据集多聚焦于感知与轨迹预测，真实道路环境中标准化V2X消息的公开记录仍属空白。为弥补这一缺失，德国亚琛工业大学汽车工程研究所（ika）于2024年发布了V2AIX数据集，由Guido Kueppers等人创建。该数据集首次在公共道路交通中大规模采集了欧洲电信标准协会（ETSI）定义的V2X消息，涵盖CAM、DENM、SPATEM及MAPEM等类型，记录了超过230,000条消息，涉及1800余个车载单元与路侧单元。其核心研究问题在于揭示标准化V2X通信在实际交通中的渗透率、消息填充程度及标准符合性，为C-ITS的实证研究与技术演进提供了关键数据支撑。

当前挑战

V2AIX数据集面临多重挑战。在领域问题层面，当前V2X通信技术路线存在ITS-G5与C-V2X的竞争，且实际部署中车辆制造商对标准消息的采用程度不一，导致数据集中消息类型分布不均，如特殊车辆容器几乎未被填充，且仅大众集团旗下车型广泛支持ITS-G5，限制了泛化性分析。在构建过程中，数据采集需在移动测量车与固定路侧单元间协同，通过距离触发机制（125米或300米）筛选有效传感器上下文数据，但V2X消息的时空稀疏性使得上下文数据记录时长仅占总时长的0.27%，且需应对欧盟GDPR法规下的图像匿名化处理。此外，ASN.1编码的V2X消息嵌套复杂，需借助自动代码生成工具实现与ROS生态的桥接，增加了数据处理与标准兼容的工程难度。

常用场景

经典使用场景

V2AIX数据集作为首个公开道路上采集的多模态真实世界ETSI ITS V2X消息数据集，其经典使用场景聚焦于协同智能交通系统（C-ITS）的研究与开发。研究者可利用该数据集中的CAM、DENM、SPATEM和MAPEM等标准化消息，结合同步记录的摄像头图像与激光雷达点云，深入分析V2X通信在真实交通环境中的行为特征。数据集特别适用于评估ITS-G5技术的实际覆盖范围、消息传输的时空分布规律，以及不同场景下V2X消息的完整性与标准符合度，为V2X通信系统的性能评估与优化提供了不可或缺的数据基础。

衍生相关工作

V2AIX数据集催生了多项具有影响力的衍生研究工作。其配套开源的etsi_its_messages ROS包栈，为后续V2X消息处理工具链的发展奠定了基础，促进了与其他ROS-based自动驾驶框架（如Autoware）的深度融合。该数据集的出现也推动了协同感知领域的进展，研究者借鉴其多模态数据采集范式，开发了融合V2X通信与车载感知的多智能体协同感知算法。此外，基于V2AIX中真实CAM轨迹的分析方法，衍生出针对V2X定位精度评估与消息频率合规性检测的系列研究，进一步丰富了C-ITS实证研究的工具箱。

数据集最近研究

最新研究方向

在车联网与协同式智能交通系统（C-ITS）快速演进的背景下，V2AIX数据集作为首个公开道路环境下ETSI ITS V2X消息的多模态真实世界数据集，正推动该领域研究从仿真验证迈向实际部署评估。当前前沿方向聚焦于利用该数据集分析ITS-G5技术在量产车辆中的渗透率与通信行为，例如通过CAM消息中的车辆尺寸与轨迹信息识别特定品牌车型（如大众ID.3、高尔夫8）的V2X功能开启率，并评估不同场景（城市、高速）下通信距离与定位精度的实际表现。此外，该数据集与ROS生态的深度融合（etsi_its_messages工具包）为研究者提供了标准化V2X消息的实时处理框架，使得基于真实V2X数据的协同感知与路径规划算法开发成为可能，这对于解决欧洲技术中立政策下ITS-G5与C-V2X并存的互操作性问题具有关键意义。结合欧盟TENtec走廊建设等热点，V2AIX为量化分析V2X基础设施部署效果、验证标准化消息（如DENM、SPATEM）的实际填充情况提供了不可替代的实证基础，从而加速下一代协同式自动驾驶技术的商业化落地。

相关研究论文

• V2AIX: A Multi-Modal Real-World Dataset of ETSI ITS V2X Messages in Public Road Traffic

  汽车工程研究所 · 2024年