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  • MATLAB-自动驾驶-场景生成

    千次阅读 2020-04-30 16:31:46
    MATLAB-自动驾驶数据标注创建驾驶场景 开始学习MATLAB自动驾驶工具箱,主要是读官方文档 数据标注 标注方法可选择,包括自动驾驶工具箱和计算机视觉工具箱。 根据数据的类型选择不同的标注工具箱: 无序且大小不一...

    MATLAB-自动驾驶-场景生成


    开始学习MATLAB自动驾驶工具箱,主要是读官方文档

    数据标注

    标注方法可选择,包括自动驾驶工具箱和计算机视觉工具箱。
    根据数据的类型选择不同的标注工具箱:

    • 无序且大小不一的图像,选择计算机视觉工具箱中的image labeler
    • 单一视频或图像序列,选择计算机视觉工具箱中的video labeler
    • 多传感器采集的视频,选择自动驾驶工具箱中的ground truth labeler
      (感觉除了大小不一的图像数据集需要用image labeler外,其他都可以用ground truth labeler)

    创建驾驶场景

    Driving Scenario Designer app
    drivingScenarioDesigner
    加路,改车道线
    在这里插入图片描述
    加车,右键添加行驶点
    在这里插入图片描述
    加相机
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    加雷达
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    导出传感器数据,返回一个结构体,包括车辆位姿、目标检测、车道检测
    导出函数,返回传感器检测为一个结构体,返回场景为一个 drivingScenario 对象,传感器模型为 visionDetectionGenerator视觉和 radarDetectionGenerator雷达系统对象,可以利用编程更改
    可以保存场景文件、传感器模型文件、道路和车辆文件

    预设场景

    2020版本新增了3D场景,2019貌似没有
    在这里插入图片描述

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  • 自动驾驶是汽车产业与人工智能、高性能计算、大数据、物联网等新一代信息技术以及交通出行、城市管理等领域深度融合的产物,对降低交通拥堵、事故率,帮助城市构建安全环境
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  • 在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中,阿里一举囊括三项道路场景分割任务第一,包括UMM_ROAD(车道)与UU_ROAD(乡村车道)两项特定场景评测任务,及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。 KITTI数...

    继机器阅读理解打破世界纪录、精准率首次超越人类之后,阿里巴巴再传喜讯:夺道路场景分割任务世界级技术第一,与自动驾驶紧密相关。

    在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中,阿里一举囊括三项道路场景分割任务第一,包括UMM_ROAD(多车道)与UU_ROAD(乡村车道)两项特定场景评测任务,及整体场景的综合评测任务URBAN_ROAD。

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    KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是国际公认的最大自动驾驶计算机算法评测数据集。

    多样性是KITTI数据集的最大特点,涵盖城市、住宅区、道路、校园、行人等五大场景,采用更适合自动驾驶的BEV视角评价方式,包含众多难度较大的无标识线道路,是自动驾驶技术研发必选的调测平台。

    道路场景分割在自动驾驶领域至关重要,主要应用在自动驾驶中的可行驶区域划分、自动驾驶路径规划、高精地图构建以及辅助驾驶的AR导航。

    大多数自动驾驶研究机构都能做到对城市道路的大块分割,但对于边缘路面,例如路岩石、车辆沿路停靠等还存在很大识别难度。如何把道路边缘分割的更为精细,是目前的主要攻坚方向。

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    由机器视觉科学家任小枫带领的视觉技术团队提出基于在线难样本挖掘的网络学习方法,同时在网络中增加在线数据增强模块,及全局特征、局部特征融合机制,提升网络特征的表征能力与推广能力,解决道路分割问题中的道路边沿与车辆周围路面分割不准确、阴影干扰等问题。

    最终以96.06%、97.70%的分割准确率分别获得UU_ROAD(乡村车道)、UMM_ROAD(多车道)两项特定场景评测任务第一,96.76%的准确率获整个道路场景分割综合评测任务URBAN_ROAD第一。这也是阿里巴巴首次出现在KITTI道路场景分割的排行榜上。

    作为一家被电商掩盖光芒的科技公司,阿里巴巴的科研能力正在强势崛起,并尤为强调对基础科学的研究投入。此前曾成立探索人类科技未来的实验室“达摩院”,计划在三年内对新技术投资超过1000亿人民币,用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究。

    阿里巴巴长期占据KITTI的车辆检测世界冠军,近日还获得行人检测项目第一,在计算机视觉国际顶级期刊和会议TIP、ACM MM等发表多篇论文,与世界分享中国技术。

    阿里巴巴正在成为全球顶尖科技人才回流的第一站。去年6月,计算机视觉顶级科学家任小枫加入阿里,随后世界级量子科学家施尧耘、声学专家冯津伟等相继加盟,在阿里的丰富场景下探索人类的领先技术。

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  • KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual ...

    前言

    本文首发于公众号【3D视觉工坊】,原文请见超详细的计算机视觉数据集汇总

    1、KITTI数据集

    KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)、语义分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中最多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图,39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成。

    数据集链接:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php
    在这里插入图片描述

    2、Cityscapes

    Cityscapes是一个较为新的大规模数据集,它包含50个不同城市的街道场景中记录的各种立体视频序列,除了一组较大的20 000弱注释帧外,还具有5 000帧的高质量像素级注释。因此,数据集比以前的类似尝试要大一个数量级。Cityscapes数据集旨在评价视觉算法在城市场景语义理解中的性能:像素级、实例级和全景语义标注;支持旨在开发大量(弱)注释数据的研究,例如用于训练深层神经网络包含城市场景下双目图像及像素级语义分割标注。

    数据集链接:https://www.cityscapes-dataset.com/
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3、牛津数据集

    对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气、行人和交通情况下的数据,也有建筑和道路施工时的数据。包含全景图像、激光雷达点云、导航信息。

    数据集链接:https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/datasets/
    在这里插入图片描述

    4、ApolloScape

    百度Apollo开源的数据集,包含3D目标检测、语义分割、目标跟踪、立体视觉、场景识别等各类信息,数据量非常大!

    数据集链接:http://apolloscape.auto/
    在这里插入图片描述

    5、BDD100K

    主要包括视频数据、道路目标检测、实例分割、可驾驶区域等相关数据。
    其中:
    视频数据:在一天中的许多不同时间、天气条件和驾驶场景中,探索超过1100小时驾驶体验的100000高清视频序列。我们的视频序列还包括GPS位置、IMU数据和时间戳。
    道路目标检测:为公共汽车、红绿灯、交通标志、人、自行车、卡车、汽车、汽车、火车和骑手在100000张图像上标注的二维边框。
    实例分割:使用像素级和丰富的实例级注释,浏览超过10000个不同的图像。
    可驾驶区域:从100000张图片中学习复杂的驾驶决策。

    数据集链接:http://bdd-data.berkeley.edu/
    在这里插入图片描述

    6、Waymo Open Dataset

    Waymo 数据集包含 3000 段驾驶记录,时长共 16.7 小时,平均每段长度约为 20 秒。整个数据集一共包含 60 万帧,共有大约 2500 万 3D 边界框、2200 万 2D 边界框。
    此外,在数据集多样性上,Waymo Open Dataset 也有很大的提升,该数据集涵盖不同的天气条件,白天、夜晚不同的时间段,市中心、郊区不同地点,行人、自行车等不同道路对象,等等。

    数据集链接:https://github.com/waymo-research/waymo-open-dataset
    在这里插入图片描述

    7、nuScenes数据集

    nuScenes数据集 是自动驾驶公司nuTonomy建立的大规模自动驾驶数据集,该数据集不仅包含了Camera和Lidar,还记录了雷达数据。这个数据集由1000个场景组成(即scenes,这就是该数据集名字的由来),每个scenes长度为20秒,包含了各种各样的情景。在每一个scenes中,有40个关键帧(key frames),也就是每秒钟有2个关键帧,其他的帧为sweeps。关键帧经过手工的标注,每一帧中都有了若干个annotation,标注的形式为bounding box。不仅标注了大小、范围、还有类别、可见程度等等。这个数据集不久前发布了一个teaser版本(包含100个scenes),正式版(1000个scenes)的数据要2019年发布。这个数据集在sample的数量上、标注的形式上都非常好,记录了车的自身运动轨迹(相对于全局坐标),包含了非常多的传感器,可以用来实现更加智慧的识别算法和感知融合算法。

    数据集链接:https://www.nuscenes.org/download
    在这里插入图片描述

    8、3D Photography Dataset

    华盛顿大学3D相机标定数据库。
    数据集链接:http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data/mview/

    9、Matterport 3D重建数据集

    A large-scale RGB-D dataset。该数据集包含10800个对齐的三维全景视图(RGB+每个像素的深度),来自90个建筑规模场景的194400个RGB+深度图像。

    数据集链接:https://matterport.com/
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    10、NoW Dataset

    3D人脸重建相关数据集。该数据集包含用iPhone X拍摄的100名受试者的2054张2D图像,以及每个受试者的单独3D头部扫描。头部扫描是评估的基本依据。受试者的年龄、体重指数和性别(55名女性,45名男性)各不相同。

    数据集链接:https://ringnet.is.tue.mpg.de/challenge
    在这里插入图片描述

    11、Pix3D

    单目图像3D模型匹配数据。
    数据集链接:http://pix3d.csail.mit.edu/
    在这里插入图片描述

    12、Replica Dataset

    高质量室内场景三维重建数据。数据集中包含了18个高真实感的室内场景重建数据集Replica。每个场景由一个密集的网格、高分辨率高动态范围(HDR)纹理、每个基本语义类和实例信息以及平面镜和玻璃反射镜组成。副本的目标是使机器学习(ML)研究能够依赖于世界上视觉上、几何上和语义上真实的生成模型。

    数据集链接:https://github.com/facebookresearch/Replica-Dataset
    在这里插入图片描述

    13、Scan2CAD

    将CAD模型与扫描数据对齐的数据集(适用于3D Object Pose Estimation,3D Reconstruction)
    对于公共数据集,我们为注释提供:

    1. 97607扫描模型和CAD模型之间的关键点对应关系
    2. 扫描和计算机辅助设计之间的14225个对象
    3. 1506次扫描

    用于Scan2CAD基准测试的附加注释隐藏测试集包括:

    1. 7557扫描模型和CAD模型之间的关键点对应关系
    2. 扫描和CAD之间的1160个对象
    3. 97次扫描

    数据集链接:https://github.com/skanti/Scan2CAD
    在这里插入图片描述

    14、ScanNet

    ScanNet是一个RGB-D视频数据集,包含1500多个扫描中的250万个视图,使用3D相机姿势、曲面重建和实例级语义分段进行注释(3D重建相关)。

    数据集链接:http://www.scan-net.org/
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    15、NYC3Dcars

    在现实世界中为视觉任务设置的车辆检测数据库。

    1. 3D重建:NYC3DCAR中的每张照片都已被GEO注册到地球,在地球为中心的地球固定坐标系统中提供完整的相机内部和外部信息,使得能够与现有地理空间数据无缝集成。
    2. 地理数据:已集成了诸如OpenStreetMap和NYC OpenData提供的配套数据库,以方便访问道路、人行道和中间多边形等地理特征以及道路网络连接。
    3. 车辆注释:人工注释器提供了数据库中包含的车辆的详细说明。注释包括一个完整的6自由度的车辆姿态,车辆类型,2D车辆包围盒,和大约一天的照片时间。

    数据集链接:http://nyc3d.cs.cornell.edu/
    在这里插入图片描述

    16、Expressive Hands and Faces

    EHF数据集(丰富姿态的手部和脸部)包含一个受试者穿着最少的衣服的100个精确的帧,执行各种身体姿势,包括自然的手指关节,以及一些面部关节和表情。
    每个帧包括以下时间同步模式:

    1. 全身RGB图像。
    2. 一个JSON文件,包含OpenPose检测到的二维特征(身体关节、手关节、面部特征)。
    3. 物体的三维扫描。
    4. 与上述扫描的3D SMPL-X对齐(3D网格),用作伪地面真值。
    5. 伪地面真值网格采用顶点到顶点(v2v)误差度量。这是一个比常见的三维关节误差范式更严格的度量标准,它不捕获表面误差和骨骼的旋转。
    6. 可以使用SMPL-X模型和SMPLify-X代码从单个RGB图像重建3D人体。

    数据集链接:https://smpl-x.is.tue.mpg.de/

    在这里插入图片描述

    17、TUM数据集

    主要包含多视图数据集、3D物体的识别分割、场景识别、3D模型匹配、vSALM等各个方向的数据。
    数据集链接:https://vision.in.tum.de/
    在这里插入图片描述
    18、EUROC数据集
    数据集中主要包含立体图像、同步IMU测量以及精确的运动和真实地面结构。
    数据集链接:https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets
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    大家好~最近一家做自动驾驶的部门(有明确的落地场景)业务扩展,大量招聘算法工程师,每个岗位至少3个HC如果有需要,请翻到底页,将简历发送到指定邮箱,将会有指定的员工和你联系~~一、自动驾驶建图、定位、标定算法工程师 职位描述:
    工作职责: 负责自动驾驶导航地图(视觉地图、网格地图、拓扑地图等)构建; 负责自动驾驶定位算法研发; 负责自动驾驶传感器参数标定。 任职资格: 计算机视觉、应用数学、理论物理等相关专业硕士及以上学历,三年以上相关工 作经验; 熟悉传感器(激光、相机、GPS/IMU、雷达)标定算法,并具有丰富的实践经验; 精通 EKF,PF 滤波算法,熟悉马尔科夫模型以及贝叶斯理论; 精通激光、视觉、VIO 至少一种 SLAM 算法; 熟练掌握 Ceres Solver,G2O 至少一种优化非线性优化库; 有良好的沟通能力和团队合作能力,善于沟通,工作自主驱动,具备良好的问题定 位分析能力; 具备良好的数学建模能力; 有传感器融合方面的工作经验。 二、自动驾驶点云感知算法工程师职位描述: 工作职责: 负责激光雷达点云数据的处理; 基于 3D 点云的目标检测、识别和跟踪算法开发; 协助图像、雷达等感知的融合工作; 任职资格: 硕士以上学历,2 年以上工作经历; 熟悉激光点云特征,具有点云去噪滤波、分割、配准、特征提取等激光点云算法 开发经验; 熟悉基于深度学习的 3D 点云分割算法; 熟练使用 C/C++语言,有直接的点云处理相关项目经验,熟悉 PCL 优先; 具有良好沟通能力和团队协作精神。三、自动驾驶多传感器融合感知算法工程师职位描述: 工作职责: 负责可见光相机、激光雷达、毫米波雷达等多传感器的信息处理和融合,提高自 主驾驶车的环境感知能力; 负责基于多源信息融合的目标检测、跟踪、识别与定位; 负责基于多源信息融合的环境特征抽取,为地图构建提供支持; 为基于基于多源信息融合的导航定位提供支持。 任职要求: 硕士以上学历,2 年以上工作经历,自动化、电子工程、计算机、应用数学、航空 航天、测绘遥感、电信和微电子等相关专业; 熟悉多传感器信息融合算法; 精通掌握 C/C++,熟悉 Linux 下 Shell 或 Python 编程,熟练掌握 CMake,GDB 等工 具; 善于分析和解决问题,具备较好的沟通表达能力和团队合作精神; 有图像处理和模式识别相关经验优先; 具有自主驾驶系统工程设计经验优先。 四、决策规划算法工程师职位描述 自动驾驶决策规划算法工程师 工作职责 - 负责自动驾驶中决策、规划相关方向的研发工作 - 决策规划模块的系统集成、调试工作 任职资格 - 熟练掌握 C++、Python; - 熟悉 ROS 操作系统,熟练使用 Eigen、OMPL、Gazebo、OPENCV 等工具; - 熟悉常见路径规划算法,如 Hybrid A*、CL-RRT、State Lattice 等,有一年 以上实际项目经验; - 有无人车相关开发经验,熟悉无人驾驶系统,熟悉车辆运动学模型者优先 五、自动驾驶控制算法工程师职位描述 工作职责: - 负责各种车辆控制算法的研发、调试、适配工作 - 熟练掌握 PID、MPC 控制算法,了解 SMC、DeepLearning 等算法 - 负责自动驾驶汽车的核心控制算法的设计与研发 - 与自动驾驶汽车其他各模块的工程师协同完成系统集成和调试工作 任职资格: - 车辆工程、自动化以及相关专业硕士以上 - 具有良好的控制系统设计、信号处理、动态系统建模的专业知识,以及在真实 系统中的实际应用经验 - 熟练掌握车辆运动学、动力学建模 - 熟练掌握矩阵分析、数值分析等数学知识 - 对汽车的底盘有一定了解 - 了解非实时性系统的控制策略 加分项: - 有无人车控制系统设计经验者优先 六、自动驾驶系统架构工程师工作职责: -负责无人驾驶软件系统框架构建 -负责自动驾驶系统各功能模块的设计和实现 -负责模块化、可验证的系统软件架构设计和实时性能优化 -与硬件、算法和测试团队合作,集成并优化自动驾驶系统 任职资格: -相关专业本科或以上学历,拥有扎实的计算机基础理论知识 - 具有以下(自动控制、模式识别、机器学习、计算机视觉、点云处理)一项或 多项相关技术的知识和应用开发经验 -具有嵌入式操作系统和实时操作系统的内核或驱动开发经验 -精通 linux 下 C/C++编程语言,有较强的 troubleshooting 能力,有实际调试 和优化经验 - 有 ROS, CUDA, OpenCL 等异构计算的编程和优化经验优先 - 有强烈的上进心和求知欲,善于学习新事物,对技术充满激情 - 具备很好的沟通表达能力和团队合作意识温馨提示:主要看自动驾驶行业的朋友,如果是无人机和传统车厂的不合适哈~岗位base:北京昌平区生命科学园附近岗位级别:2年以上经验,级别对标阿里P6及以上,其他岗位P7+简历请发送至邮箱:793190578@qq.com发送请注明:推荐岗位+名字
    招聘不易,如果朋友有找工作的需求,可以转发给需要的朋友~~
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