传统的道路环境数据集通常仅包含道路场景的视频数据，然而为了探究无人驾驶汽车的全新框架，我们建立了包含更丰富信息的Road-Vehicle Dataset (RVD)。RVD数据集包含了丰富的道路场景视频数据，也包含同步采集的车辆状态信息及驾驶员行为数据。本数据集采用三个彩色相机安装在车辆前部用于采集道路场景数据。通过车载OBD接口，同步记录车辆相关状态信息。方向盘转角通过安装在方向盘上方的编码器记录。数据集共包含在不同道路环境条件下采集的近20万组样本。在数据集中，我们提供了超过4万张人工标记的图片。

数据采集平台

   传感器具体配置：

•     IDS UI-5240CP color cameras, 1.31 Megapixels, 1/1.8" e2v CMOS, global shutter

•     KOWA LM3NCM megapixel lens, 3.5mm, horizontal angle of view 89.00 , vertical angle of view 73.8

•     NovAtel ProPak6 Triple-Frequency GNSS Receiver, TERRASTAR-C accuracy 4cm

•     OXTS RT2000 inertial and GNSS navigation system, 6 axis, 100Hz

    RVD数据集具体包括：

    1）丰富的道路场景图像数据：图像数据涵盖了不同车道数量的城区道路与高速道路。同时，数据集涵盖了多种天气状况，包括：晴天、阴天、黑夜、雨雪天等。总体的图像样本数量达到了146980张。

    2）车辆状态数据：我们实时收集记录了超过一百种属性的车辆状态数据，包含速度，姿态等。

    3）驾驶员行为数据：我们实时记录了驾驶员对车辆的的控制行为，包括方向盘转角及油门控制。

    4）人工标记数据：在采集到的图像数据中，我们人工标记了车道线位置，以及场景中障碍车辆位置。数据集中共提供46621张人工标记图片。

数据集示例

    数据下载链接：http://pan.baidu.com/s/1bE4gME

    获取更多信息，请联系：chenshitao@stu.xjtu.edu.cn