面向交通行业的协同感知技术典型测试场景库
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-05-16 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=6a05f19cf175603f068dee86&type=1
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资源简介：
本数据集市一个面向车路协同感知技术的典型高风险测试场景库——CoRTSG。该数据集的核心创新在于首次系统性地定义了13类具有代表性的高风险交通场景（如路口冲突、行人穿行、匝道汇入等），旨在解决现有数据集场景覆盖单一、极端案例不足的问题，为协同感知算法提供严苛且标准化的测试环境。数据集基于CARLA与SUMO联合仿真生成，总规模达465.76GB，远超现有同类数据集。其不仅提供了高分辨率RGB图像、64线激光雷达点云及语义分割等多模态数据，覆盖六类交通参与者；更重要的是，通过精细化场景配置，实现了高达86%的网联车辆渗透率，并支持灵活模拟不同通信环境，单时刻最大可通信节点数达31个。本数据集可作为车路协同感知、多模态融合及高风险场景泛化能力研究的标准化验证平台，推动相关技术从理论走向实际应用。如果您在研究或开发中使用了本数据集，请引用以下论文：LI R, PEI X, XING L. CoRTSG: A general and effective framework of risky testing scenario generation for cooperative perception in mixed traffic[J]. Accident Analysis & Prevention, 2025, 220: 108163.
提供机构：
清华大学
