Comparisons of fusion time among MF, SF, WCF and TFR of 5 targets.

Figshare2015-12-03 更新2026-04-29 收录

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Comparisons of fusion time among MF, SF, WCF and TFR of 5 targets.

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2015-12-03

transfuser_carla

自动驾驶

传感器融合

TransFuser: 模仿基于变压器的传感器融合用于自动驾驶，[cvpr'21] 用于端到端自动驾驶的多模态融合变压器为了生成基于交叉点的方案的路线，我们检查通过生成的方案有效的交叉点的所有遍历，并包括这些用于训练。在8个公共城镇地图上，我们通过交叉路口获得了大约2500条这样的路线。这些路线的平均长度为100m。由于其他情况，我们的数据集中有大量的交叉路口，因此我们沿着弯曲的高速公路收集场景

OpenDataLab2026-07-12 更新1630

CMHT Dataset: Driving dataset containing labeled and synchronized Lidar, Radar, IR, Camera, GPS/IMU recordings

自动驾驶

传感器融合

Autonomous Driving dataset including camera, IR, Lidar, Radar, and GPS/IMU. This dataset contains fully synchronized and labeled Lidar and Radar point clouds, monocular and IR images, and GPS/IMU data

DataCite Commons2026-04-28 更新810

Multimodal 3D imaging of work machine targets

传感器融合

3D成像

We provide a proof-of-concept dataset containing data from test scenes designed for mobile work machine applications. The vehicle used for recording was equipped with a sensor rig that constitutes two

Mendeley Data2024-01-31 更新200

图像和雷达一体化融合数据

自动驾驶

传感器融合

以2020年在甬台温高速公路龙门架上，2022年在西安市二环快速路上，使用相机和毫米波雷达固定好位置采集得到。摄像头采集的帧率为10帧/秒，毫米波雷达采集的帧率为10帧/秒。数据包含黄昏和晴天两种光照类型，经过数据清洗、数据标注、时空同步等数据处理工作。最终得到雷视融合感知的车辆轨迹数据。数据采集于真实的高速公路场景，利用自助研发算法，具有较高的可靠性和质量。数据量1.2GB。

国家基础学科公共科学数据中心1130

内河河道无人驾驶多传感器融合数据集

内河无人驾驶

传感器融合

随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶场景逐渐由路面扩展至水上，无人船（Unmanned Surface Vehicle,USV）及其相关应用成为近年来研究热点之一。其中，内河河道无人船具有极大的应用价值，如内河自主运输，测绘，水质检测，和河道垃圾清理等。内河河道相对狭窄和复杂的环境，对无人船的定位和感知带来了新的挑战，研究人员花了四个月的时间，利用自家的自动驾驶船，在不同的内陆河道场景中采集数据，总行

陕西省数据知识产权登记服务平台2025-09-25 更新300

Comparisons of fusion time among MF, SF, WCF and TFR of 5 targets.

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