问题
用于评估检测、分类和跟踪算法的现有数据集 行人和骑自行车的人仅包含光学图像。即使在这些评价数据中 集，没有对其位置和轨迹的独立测量。参考文献 [2-5]
项目目标
开发一组适合评估的经验数据（摄像头、雷达和激光雷达） 检测、分类和跟踪行人和骑自行车者的系统。
方法
使用自动驾驶车辆收集多传感器数据，并独立收集测量结果 场景中的其他演员，同时与实时动能校正卫星 导航系统。参考文献[6-10]
影响
研究人员可以使用该数据集来评估算法的性能 针对数据集并与地面比较检测、分类和轨迹 真相解决方案。
2018 年 4 月 10 日至 12 日，美国密歇根州底特律
摘要
这项研究的目的是收集一组传感器的测量结果， 为自动驾驶车辆选择，以及可以使用的地面实况数据 用于算法的开发和评估。收集了真实数据 独立于车辆传感器，以便对系统进行客观评估 性能。在各种场景中，旨在融入现实世界的交互 对于有骑自行车者和行人的车辆，传感器收集测量结果 多辆自动驾驶车辆上的套房。骑自行车者的位置测量 行人则通过不同方式被收集。所有测量都是同步的 为协调世界时 (UTC)。在大多数情况下，实时动态接收器 骑自行车者和行人实现 RTK 固定或 RTK 浮动精度，从而 误差分别约为几厘米或几分米。
参考文献
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