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#자율주행 # 물리기반 Bounding box # polygon # polyline # Cuboid # point cloud # 시뮬레이션

BETA 고신뢰성 물리 기반 가상환경을 이용한 자율주행차 데이터

고신뢰성 물리 기반 가상환경을 이용한 자율주행차 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 텍스트 , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-07 조회수 : 1,437 다운로드 : 0

※ 23년 신규 개방되는 데이터로, 데이터 활용성 검토, 이용자 관점의 개선의견 수렴 등을 통해 수정/보완될 수 있으며 최종데이터, 샘플데이터, 산출물 등은 변경될 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    소개

    학습용 데이터를 생성하기 위하여 실제 물리기반의 속성을 가지고 있는 가상환경 원시데이터를 구축하였으며 센서의 패러미터 모델링을 통하여 카메라, 라이다, 레이터의 센서 출력값을 생성하여 원천데이터를 생성하고 GT 생성 프로그램을 개발하여 GT값을 부여하는 라벨링 데이터를 구축하였음.

    구축목적

    자율주행차의 인공지능 학습을 위한 데이터를 수집함에 있어서 비용과 시간을 절약하고 실제 사고를 일으키는 다양한 위험 상황에서의 양질의 데이터를 확보하기 위함
  • 데이터 구축 규모
    원천데이터 : 이미지(PNG), 라이다 포인트 클라우드(txt), 레이다(txt) - 각 1,000,000장
    메타데이터 및 라벨링 데이터(json) : 1,000,000장

     

    데이터 분포
    3D 객체 분포 : Roadsign, Traffic Light, Vehicle, Line
    Ego 차량 분포 : 승용
    시간대별 분포 : 주간/야간 (50/50)
    주행 시나리오 분포 : Traffic, Perception

    No 구분 유형  시나리오 분포
    1 Traffic
    (교통 방해)
    Lane keep Ego 차량이 직진을 하려고 할 때 Target 차량이 감속을 하는 경우 20%
    2 Ego 차량이 직진을 하려고 할 때 Target 차량이 Cut-in하는 경우 20%
    3 Ego 차량이 직진을 하려고 할 때 선행 차량이 있으면서 Target 차량이 Cut-out하는 경우 20%
    4 Cut-in Ego 차량이 차선을 바꾸려고 할 때 이동하려는 차선의 Target 차량이 cut-in하는 경우  20%
    5 Perception
    (인지 방해)
    Camera 어두운 터널에서 나오는 과정에서 강한 햇빛에 의해 앞 선 차량에 대한 카메라 인식 어려운 시나리오  20%

     

    도로별 분포 : 고속도로

    Map No. 도로명 지역 분포
    Map7 수도권 제1순환 고속도로 부천 고가교 25%
    Map8 서해안고속도로  서해대교 25%
    Map9 용인서울고속도로 고산터널 25%
    Map11 중앙고속도로 횡성나들목 25%

     

    날씨별 분포 : 맑음, 비, 흐림, 안개, 악천후

     
    날씨 환경 분포
    맑음 40%
    10%
    흐림 30%
    안개 20%
    악천후 -

     

  • 1. 인공지능 학습 모델 대상

    구분 모델명 인식 대상 목표 데이터 형식
    2D 객체 YOLOv7 차량, 보행자, 신호등, 도로표지판 mAP50% 이상 Labeled image
    Mask R-CNN mAP34% 이상 Labeled image
    3D 객체 Point Pillars 차량, 보행자 mAP52% 이상 3D Cuboid
    차선 LaneNet 차선 Accuracy 86% 이상 Instance segment image
     

     

    1. 인공지능 학습 모델 Workflow (Pointpillars case)
    1) 학습 데이터 확보
    - RGB이미지, PCD1, PCD2
    2) 데이터 분리
    - Train/Validation/Test
    3) 데이터 전처리
    - PCD2를 이용 Lidar 밖 Cuboid 필터링 등
    4) Pointpillars 모델 학습
    - 이전 학습 모델로 재학습
    5) Pointpillars 모델 Test
    - 목표mAP와 모델 mAP비겨
    6) 결과 Visualize
    - Cuboid를 RGB 이미지에 투영
    3. 인공지능 모델 개발  > YOLOv7

    인공지능 모델 개발  > YOLOv7

    4. 인공지능 모델 개발 > Point Pillars- 추출된 Data를 기반으로 Cuboid Detection 학습을 실시 함

    5. 인공지능 모델 개발 > Mask R-CNN
    - 추출된 Data를 기반으로 Instance Segmentation 모델 학습을 실시 함

    6. 인공지능 모델 개발 > LaneNet- 추출된 Data를 기반으로 차선 감지 모델 학습을 실시 함

     

     

  • 데이터 구성 
    1. 원천데이터

    종류 유형 설명 제출 수량 포맷
    카메라 이미지 주행 상황과 카메라 특성이 반영된 HD급(1,280 X 720) 이상의 카메라 이미지 1,000,000 장 PNG
    라이다 Point Cloud Lidar 감지 결과에 따른 Point Cloud Data 1,000,000 개 PCD
    레이더 Range Doppler Map Radar 감지 결과에 따른 Range Doppler Map 1,000,000 장 TXT

     

     

    2. 라벨링 데이터

    생성 방법 라벨링 데이터 구성 제출 수량 포맷
    GT Program 활용 - 메타데이터 : Sensor Calibration, 운행 Log 1,000,000 장 json
    - 2D Bounding Box : 차량, 보행자, 신호등, 도로[표지판
    - Polyline : 차선
    - Polygon : 차량, 보행자, 신호등, 도로[표지판
    - Cuboid : 차량, 보행자, 구조물
    - Lidar Instance Segmentation : 차량, 보행자, 구조물

     

    카메라 이미지 예시 (첨부 : 4728.png)
    카메라 이미지 예시 (첨부 : 4728.png)

    라이다 데이터 예시 (첨부 : 4728.pcd)
    라이다 데이터 예시 (첨부 : 4728.pcd)

    Radar 데이터 예시 (첨부 : 47280.txt)
     

    Radar 데이터 예시 (첨부 : 47280.txt)

    라벨링 데이터 json 파일 예시 ( 첨부 : 47280.json)
    라벨링 데이터 json 파일 예시 ( 첨부 : 47280.json)

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜디바인테크놀로지
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    류도현 02-6949-1069 dohyeon@divinetech.kr 시뮬레이션 데이터 생성 및 시각화 도구 개발
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜세종플랫폼 가상환경 3D환경 구축, 크라우드워커 관리, 물성치 입력
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    류도현 02-6949-1069 dohyeon@divinetech.kr
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find -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

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