1.7 常用数据集: Argoverse

1.7.1 Motion Forecasting Dataset

1.7.2 数据格式

1.7.3 地图数据格式

1.7.3.1 Lane Segments 车道

• id: lane segments的id

• is_intersection: 是否位于路口

• lane_type: 车道类型(VEHICLE, BIKE, BUS)

• right_lane_boundary: 车道右边界的3D折线

• left_lane_boundary: 车道左边界的3D折线

• right_mark_type: 右车道线的类型(白实线, 白虚线等)

• left_mark_type: 左车道线的类型(白实线, 白虚线等)

• predecessors: 车道的前继车道

• successors: 车道的后继车道

• right_neighbor_id: 车道的右邻居车道id

• left_neighbor_id: 车道的左邻居车道id

1.7.3.2 Drivable Area 可行驶区域

• id: 可行驶区域的id

• area_boundary: 可行驶区域的边界, 由3D多边形表达

1.7.3.3 Pedestrian Crossings 人行横道

• id: 人行横道的id

• edge1: 人行横道主轴的一侧边界, 由两个点组成

• edge2: 人行横道主轴的另一侧边界, 由两个点组成

1.7.4 scenario场景数据格式

• scenario_id: scenario ID.

• timestamps_ns: scenario内的所有的 时间步长-时间戳.

• tracks: scenario内所有object的轨迹.

• focal_track_id: scenario内需要预测的object.

• city_name: scenario数据来源城市.

1.7.4.1 tracks数据格式

• track_id: object轨迹的id

• object_states: 每个时间步长的状态, 每个state定义如下
• observed:该状态是否在scenario观察时间窗口内.
• timestep: 时间步长, [0, num_scenario_timesteps).
• position: 坐标.
• heading: 朝向角.
• velocity: 方向的速度.

• object_type: object的类型, 定义如下
• Dynamic: 动态类型
• VEHICLE : 车辆
• PEDESTRIAN : 行人
• MOTORCYCLIST : 摩托车
• CYCLIST : 自行车
• BUS : 公交车
• Static: 静态类型
• STATIC : 静止的
• BACKGROUND : 背景
• CONSTRUCTION : 建筑
• RIDERLESS_BICYCLE : 没有人的自行车
• UNKNOWN: 未知类型

• category: 轨迹质量分类, 包含以下几个标签:
• TRACK_FRAGMENT: 质量较低的轨迹数据, 可能只包含几个时间戳
• UNSCORED_TRACK: 用于上下文输入的未打分轨迹.
• SCORED_TRACK: 与自车相关的高质量轨迹, 用于多智能体预测挑战赛.
• FOCAL_TRACK: scenario内的主要轨迹, 用于单智能体预测.

参考链接

• https://argoverse.github.io/user-guide/datasets/motion_forecasting.html