Lyft-prediction

The largest collection of traffic agent motion data. This dataset includes the logs of movement of cars, cyclists, pedestrians, and other traffic agents encountered by our autonomous fleet. These logs come from processing raw lidar, camera, and radar data through our team¡¯s perception systems and are ideal for training motion prediction models. The dataset includes: Our vehicles are equipped with 40 and 64-beam lidars on the roof and bumper. They have an Azimuth resolution of 0.2 degrees and jointly produce ~216,000 points at 10 Hz. Firing directions of all lidars are synchronized. Our vehicles are also equipped with six 360¡ã cameras built in-house. One long-focal camera points upward. Cameras are synchronized with the lidar so the beam is at the center of each camera¡¯s field of view when images are captured.

本数据集是目前规模最大的交通智能体（traffic agent）运动数据集。该数据集收录了我们自动驾驶车队所遇到的轿车、骑行者、行人及其他交通智能体的运动日志。这些日志通过我们团队的感知系统处理原始激光雷达（lidar）、相机与雷达数据生成，非常适用于运动预测模型的训练。

本数据集包含如下内容：
我们的自动驾驶车辆在车顶与保险杠处搭载了40线与64线激光雷达（lidar），其方位角分辨率为0.2度，在10赫兹的帧率下可联合生成约216000个点云数据，且所有激光雷达的发射方向均保持同步。

我们的车辆还搭载了6台自研的360°环视相机，其中一台长焦相机朝上安装。所有相机均与激光雷达实现时间同步，确保在图像采集时刻，激光束处于每台相机视场的中心位置。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Lyft-prediction数据集是一个大规模的交通代理运动数据集合，包含1000+小时的交通代理运动日志、16K英里的数据以及15K的语义地图注释，适用于训练运动预测模型。数据来源于23辆自动驾驶车辆，配备了激光雷达、摄像头等传感器。