A9 Dataset für die Mobilitätsforschung: Momentaufnahmen, Bildsequenzen und Szenarien von der Providentia++-Teststrecke
Datensätze des Testfelds A9
3,5 Kilometer lang, mit sieben Sensorstationen ausgestattet, die Woche für Woche etwa einen Petabyte komprimierte Daten erheben: Das „Testfeld A9“ erstreckt sich von der Autobahn A9 über die Landstraße B471 bis hinein nach Garching-Hochbrück. Mit über 60 Sensoren wie Flächenkameras, Radaren, Lidaren, Rundumkameras und Event-based Kameras wird im Forschungsprojekt Providentia++ ein breites Spektrum an Sensorik eingesetzt. Deren Daten helfen, KI-basierte Modelle zu trainieren und KI-Netzwerke zu verbessern, Verkehrsverhalten zu analysieren, den Verkehrsfluss zu optimieren, Simulationen für Smart-City-Lösungen zu entwickeln sowie Trackingalgorithmen oder Szenarien zu erforschen.
Aktuelle Releases and Registrierung
Datensätze des A9-Dataset stehen gegen Registrierung zum Download bereit. Bitte REGISTRIEREN SIE SICH HIER. Folgende Datensätze sind aktuell verfügbar:
| Datensatz | Beschreibung |
|---|---|
| R1 | 3 unterschiedliche Szenarien von der Autobahn A9 |
| R0 | Multiple Datensätze, die zufällige Sequenzen von Flächenkameras und Lidaren enthalten. |
Informationen zu den Releases
Mai 2022: Das R1-Release besteht aus zeitlich synchronisierten Multi-Sensor-Daten, die von drei verschiedenen Szenarien aufgenommen wurden. Sie enthalten gelabelte „Ground Truth“-Daten von extremen Wettersituationen, die in der Regel im Winter auf der Autobahn vorkommen. Dazu gehören starke Schneefälle kombiniert mit Wind und dichtem Nebel – Szenarien, die Fahrassistenz- und automatisierte Systeme an ihre Grenzen bringen können. Mit diesem Release bieten wir Forschern und Ingenieuren neue „Ground Truth“-Daten von Extremwetter-Situationen, um robuste und wettersichere bildgestützte Systeme entwickeln zu können. Zudem enthält das R1-Release nun eine erweiterte Version des Unfallszenarios, das bereits in der ersten Serie veröffentlichter Datensätze enthalten war. Die Verkehrsentwicklung vor und nach dem Unfall kann nun detaillierter analysiert werden.
März 2022: Der R0-Datensatz enthält gelabelte Multi-Sensor-Daten mit einem Mix aus zufällig ermittelten Verkehrsszenarien von der Autobahn A9. Diese Datensätze können als „Ground Truth“ für die Entwicklung und Verifizierung von KI-basierten Detektoren sowie Tracking- und Fusionsalgorithmen verwendet werden. Damit helfen sie, die Entstehung und Folgeeffekte von Unfällen auf der Autobahn zu verstehen und zu analysieren.
Roadmap
Weitere Releases werden unter anderem Digital Twins mit Informationen über Trajektorien und Positionen enthalten sowie neue Verkehrsszenarien, längere Sequenzen und Beobachtungen neuer Orte wie beispielsweise einer Kreuzung.
Wissenschaftliche Veröffentlichung
Eine wissenschaftliche Veröffentlichung über den A9 Dataset wurde vom 33. IEEE Intelligent Vehicles Symposium akzeptiert, das zwischen dem 5. und 9. Juni 2022 in Aachen stattgefunden hat. Die Veröffentlichung ist HIER verfügbar. Über Zitate unserer Arbeit in Ihren Veröffentlichungen würden wir uns freuen.
Release R1 – Verkehrsszenarien von der Autobahn
| R1_S1 | Dieser Datensatz enthält 30 Sekunden lange Multi-Sensor-Sequenzen, die im Winter bei starkem Schneefall aufgenommen wurden. Er besteht aus zeitlich synchronisierten Bildern mit einer Frequenz von 10 fps aus er Perspektive von vier Kameras, die jeweils eine 400 Meter lange Teststrecke von verschiedenen Perspektiven beobachten. Die Verkehrsobjekte sind gelabelt mit 3D-Kästchen ("Bounding Boxes") und eindeutigen IDs in den jeweiligen Sensorframes. So wird eine durchgehende Objektverfolgung ("Tracking") und Datenfusion möglich. |
| R1_S2 | Dieser Datensatz enthält 30 Sekunden dauernde Multi-Sensor-Sequenzen, die in starkem Nebel aufgenommen wurden. |
| R1_S3 | Dieser Datensatz enthält eine sechzig Sekunden dauernde Multi-Sensor-Sequenz, die die Zeit vor, während und nach einem Unfall erfasst. |
| R1_S1 | R1_S2 | R1_S3 |
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