한국전자기술연구원_자율주행학습데이터

무엇이 들어 있나

자율주행 LiDAR 포인트 클라우드 및 3D 객체 레이블

• 3D 객체 인식 및 추적 알고리즘 학습
• 자율주행 환경 인지 모델 개발

공식 설명

본 데이터셋은 자율주행 차량을 활용하여 실제 도로에서 주행하며 수집한 센서 데이터를 기반으로 구축된 것이다. 차량에 LiDAR 센서를 장착한 후 다양한 환경에서 주행을 진행하였으며, 이 과정에서 총 7,358 프레임의 데이터를 로깅하였다. 수집된 데이터는 LiDAR 포인트 클라우드 형식으로 저장되었으며, 각 프레임에 등장하는 동적 객체들에 대해 3차원 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터는 두 가지 형식으로 구성되어 있다. 첫째, .npy 형식의 LiDAR 포인트 클라우드 데이터이며, 이는 NumPy 배열 형태로 각 프레임의 포인트 데이터를 저장한 것이다. 둘째, .txt 형식의 3D 레이블 파일로, 각 객체의 위치와 크기, 방향 및 클래스 정보를 포함한다. 라벨은 객체의 중심 좌표 (x, y, z)와 함께, length, width, height, orientation, 그리고 label의 순서로 구성되어 있다. orientation은 객체의 회전 각도(yaw)를 나타내며, label은 객체의 클래스명을 의미한다. 클래스는 총 4종으로 구성되며, 'Car'(일반 승용차), 'OtherCar'(버스, 트럭 등 기타 차량), 'Pedestrian'(보행자), 'Bike'(자전거 및 이륜차)로 구분된다. 본 데이터셋은 자율주행 관련 연구, 특히 3D 객체 인식 및 추적, 센서 기반 환경 인지, 경로 계획 알고리즘 학습 등에 활용될 수 있도록 구성되었다.

상세

제공기관

한국전자기술연구원

유형

FILE

포맷

TXT

갱신 주기

수시 (1회성 데이터)

행 수 / 크기

8

키워드

자율주행,라이다,동적객체,3차원,학습데이터

수정

2025-07-02

원본 ID

15144203 · https://www.data.go.kr/data/15144203/fileData.do

관련어

자율주행라이다포인트클라우드3차원 객체 인식자율주행 학습데이터차량 센서LiDARpoint cloud3D object detectionautonomous driving dataset라이다 포인트 클라우드동적 객체 라벨링

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