目前车辆的自动驾驶正在从单车智能迈向车路云协同的网络智能的发展阶段，其面临的主要挑战正是研究通信与多模态感知的智能融合技术。包含多车和多路端的通信与多模态感知数据集正是该技术的重要研究基础。然而，目前的网联数据集往往缺少完备的通信与多模态感知信息，且交通场景比较单一，场景条件缺乏，难以满足需要。
北京大学教授程翔介绍，此次发布的面向网联智能车的通信与多模态感知数据集包含实测数据集以及仿真数据集两个数据集。实测数据集基于多精度的通信和感知设备构建，包含了多车、多路端、多视角的多模态感知信息；仿真数据集则借助强算力、高可靠的仿真软件完成，实现了物理空间和电磁空间的相对融合以及涵盖百万余帧数据集的收集与构建。
据介绍，此次新发布的数据集的潜在应用为提升通信与多模态感知的应用和方案、支撑通信与多模态感知的复杂映射关系、在多模态感知信息映射下通信网络支撑智能网联等方向的研究。其未来的规划主要包含了构建多元极端条件下、服务于地方经济的智能无人机协同、面向大规模制造物流等场景的构建。
据了解，全球首个面向网联智能车的通信与多模态感知数据集由中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学教授郑南宁指导，北京大学教授程翔牵头，联合西安交通大学、北京大学、香港科技大学（广州）和中信科移动通信技术股份有限公司共同发布。
(责任编辑：王丹萍)
