TWICE Dataset: Digital Twin of Test Scenarios in a Controlled Environment

要約

悪天候下で自動運転車の安全かつ信頼性の高い動作を確保することは、依然として大きな課題です。
これに対処するために、実際のテストトラックで取得され、同じテストシナリオに対して実験室で再現されたセンサーデータで構成される包括的なデータセットを開発しました。
提供されるデータセットには、悪天候条件 (雨、夜間、雪の条件) で記録されたカメラ、レーダー、LiDAR、慣性測定ユニット (IMU)、および GPS データが含まれます。
私たちは、自動車、自転車、トラック、歩行者などの対象物を使用してテスト シナリオを記録しました。その一部は EURONCAP (欧州新車評価プログラム) からインスピレーションを得ています。
実験室で生成されたセンサー データは、実際の各テスト シナリオのデジタル ツインを使用したハードウェアインザループ環境でのシミュレーション ベースのテストの実行によって取得されます。
データセットには 2 時間以上の記録が含まれており、合計 280GB 以上のデータになります。
したがって、自動運転車の分野の研究者にとって、悪天候条件下でアルゴリズムをテストおよび改善したり、シミュレーションと現実のギャップを調査したりするための貴重なリソースとなります。
データセットは、https://twicedataset.github.io/site/ からダウンロードできます。

要約(オリジナル)

Ensuring the safe and reliable operation of autonomous vehicles under adverse weather remains a significant challenge. To address this, we have developed a comprehensive dataset composed of sensor data acquired in a real test track and reproduced in the laboratory for the same test scenarios. The provided dataset includes camera, radar, LiDAR, inertial measurement unit (IMU), and GPS data recorded under adverse weather conditions (rainy, night-time, and snowy conditions). We recorded test scenarios using objects of interest such as car, cyclist, truck and pedestrian — some of which are inspired by EURONCAP (European New Car Assessment Programme). The sensor data generated in the laboratory is acquired by the execution of simulation-based tests in hardware-in-the-loop environment with the digital twin of each real test scenario. The dataset contains more than 2 hours of recording, which totals more than 280GB of data. Therefore, it is a valuable resource for researchers in the field of autonomous vehicles to test and improve their algorithms in adverse weather conditions, as well as explore the simulation-to-reality gap. The dataset is available for download at: https://twicedataset.github.io/site/

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