上海交通大学 发布 RoboSense 数据集, 应用在 自动驾驶、障碍物检测 领域

上海交通大学 本次发布的数据集 RoboSense, RoboSense数据集由上海交通大学和SenseAuto研究共同创建，专注于低速自动驾驶车辆的近场场景理解。该数据集包含超过133,000帧同步数据，覆盖7,600多个时间序列，标注了140万个3D边界框和轨迹ID。数据集通过多种传感器（摄像头、激光雷达和鱼眼镜头）收集，确保了全方位的视角覆盖。创建过程中，数据集在多种场景下进行了采集和标注，特别关注了近距离障碍物的检测和跟踪。RoboSense数据集的应用领域主要集中在自动驾驶技术的研究，特别是在低速环境下的障碍物感知和预测任务。

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