rounD Dataset

该数据集记录了来自德国不同地点的轨迹数据，特别关注环岛区域。此外，数据经过了5倍的降采样处理，使得采样周期有效设置为0.2秒。该数据集的规模包含多条轨迹，任务是对这些轨迹进行预测。

This dataset collects trajectory data from diverse locations across Germany, with particular focus on roundabout regions. The data has been 5-fold downsampled, effectively setting the sampling interval to 0.2 seconds. It includes multiple trajectory instances, and the core task is to perform trajectory prediction on these instances.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

rounD数据集是一个包含德国环岛自然交通轨迹的高质量数据集，涵盖13,740多个道路使用者（如汽车、行人、自行车等）的轨迹信息，适用于自动驾驶系统的行为预测、安全验证等研究。数据集还提供高精度的数字地图和多种格式的轨迹数据，支持学术和非商业用途。