MAN TruckScenes数据集：第一个用于自动驾驶卡车的大规模多模式数据集。

2024-07-15,为了推进自动驾驶卡车技术的发展并确保其在公共道路上的安全性，由慕尼黑工业大学和MAN Truck & Bus SE联合创建了MAN TruckScenes数据集。数据集首次为研究社区提供了一个包含丰富环境条件下的卡车特定挑战，如拖车遮挡、新型传感器视角和终点站环境的多模态数据集，具有里程碑式的意义。

一、研究背景

自动驾驶卡车运输是一项很有前途的技术，可以极大地影响现代物流和环境。确保其在公共道路上的安全是需要准确感知环境的主要职责之一。然而，自动驾驶卡车的安全可靠运行取决于对周围环境的准确感知。为了实现这一目标，现代自动驾驶汽车依靠机器学习算法来检测、跟踪和预测周围的物体。然而，机器学习方法的使用也推动了对大规模数据集的需求。

目前遇到困难和挑战:

1、自动驾驶卡车需要对周围环境有准确的感知能力，但目前缺乏专为卡车设计的大规模数据集。

2、重型车辆需要不同的传感器安装位置和多个传感器来覆盖整个周边区域，且必须应对由于车辆动态组合而产生的遮挡问题。

3、长途卡车通常在物流或集装箱码头等固有不同环境中运行，这要求数据集能够覆盖广泛的操作设计领域。

数据集地址：MAN TruckScenes Dataset|自动驾驶数据集|卡车研究数据集

二、让我们一起来看一下MAN TruckScenes数据集

MAN TruckScenes是一个专为自动驾驶卡车设计的多模态数据集，包含了740多个场景，每个场景长达20秒，覆盖了多种不同的环境条件。数据集通过在德国的公共道路和物流终点站进行超过25小时的测量驾驶来构建。

数据集特点:

1、传感器组包含4个摄像头、6个激光雷达、6个雷达传感器、2个惯性测量单元（IMU）和高精度全球导航卫星系统（GNSS）的多模态传感器套件。

2、手动标注了3D边界框，并经过仔细审查，以实现高质量标准。

3、标注了27个对象类别、15个属性，并提供了超过230米范围的数据。

4、场景根据34个不同的场景标签进行标记，所有对象都进行了全程跟踪。

此外，MAN TruckScenes 是第一个提供 360° 覆盖的 4D 雷达数据的数据集，因此是最大的带有 3D 注释框的雷达数据集。

基准测试:

提供了基于CenterPoint检测模型的基准3D对象检测结果，并鼓励在感知、跟踪和预测的所有领域进行研究。

公开可用的自动驾驶感知数据集的比较。覆盖率表示根据 计算的地理覆盖范围，范围是指所有边界框距离 的第 99.9 个百分位数。场景是时间一致的序列，样本是带注释的关键帧，遵循 nuScenes 表示法。Vehicle 是指记录车辆。

MAN TruckScenes 数据集的终端、雨雪场景的示例选择。顶行显示融合激光雷达点云，中间行显示左前摄像头的图像，底部显示融合雷达点云。

MAN TruckScenes 设置的传感器规格。

从俯视图角度放置传感器及其相应的坐标系。右侧传感器模块显示在详细图纸中，左侧模块相同但已镜像，雷达传感器绕 x 轴翻转。顶部安装的激光雷达传感器（侧面和正面）向下倾斜。GNSS 使用类似于车辆框架的虚拟坐标系，但位于底盘 IMU 旁边。

所有 747 个数据集场景的场景标签分布。

所有数据集拆分中所有 27 个对象类的带注释的 3D 边界框的数量。

MAN TruckScenes 数据集的测试拆分的基线结果。

三、让我们一起展望数据集的应用

比如，我是一名自动驾驶卡车的开发者。

假设现在是冬天的某个傍晚，太阳已经落山，天空中飘着雪花，路面开始结冰。自动驾驶卡车正在德国的一条主要高速公路上向南行驶，前往一个物流中心。这时，自动驾驶卡车需要处理各种挑战。

1. 天气条件：首先，天已经黑了，而且正在下雪，这会影响摄像头的视觉效果，也会让激光雷达的信号反射变得不稳定。但是，不用担心，MAN TruckScenes数据集包含了夜间和雪天的驾驶场景，系统已经在类似的条件下进行了训练。

2. 路面条件：随着雪花的积累，路面开始变得滑，这可能会影响车辆的操控。系统已经在数据集中模拟过这种路面条件，知道如何调整速度和刹车策略。

3. 交通环境：自动驾驶卡车正在高速公路上行驶，交通比较密集。这时，一辆轿车在自动驾驶卡车右侧的车道上加速，试图超车，同时，自动驾驶卡车的左侧车道上有一辆大型货车正在并行行驶。MAN TruckScenes数据集包含了多辆车辆在同一场景下的交互，系统知道如何处理这种情况。

4. 接近物流中心：当自动驾驶卡车接近物流中心时，需要从高速公路转换到更复杂的物流中心环境。MAN TruckScenes数据集包含了物流中心的详细场景，系统已经学会了如何识别和响应常见的物流中心特征，比如装卸区、仓库入口和叉车。

5. 拖车操纵：在物流中心，自动驾驶卡车可能需要连接或断开拖车。MAN TruckScenes数据集提供了拖车操纵的场景，系统可以学习如何准确地操纵卡车与拖车连接的角度。

6. 传感器挑战：在物流中心，可能会遇到大型金属集装箱，这些集装箱可能会干扰雷达信号。MAN TruckScenes数据集包含了这种多径效应的案例，系统已经学会了如何过滤这些干扰，保持准确的感知。

通过MAN TruckScenes数据集，自动驾驶卡车能够在这样的真实复杂场景中进行训练，确保它在面对现实生活中的挑战时能够做出正确的决策。这个数据集就像是自动驾驶卡车的“驾校”，让它们在各种天气和光照条件下，学会安全驾驶。

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