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한국전자기술연구원_자율주행학습데이터
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이 페이지의 구성
파일데이터 상세
파일데이터 정보
데이터 오류·개선 의견이 있으신가요?
기본 정보
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파일데이터명
한국전자기술연구원_자율주행학습데이터_20231231
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분류체계
과학기술 - 과학기술연구
- 제공기관
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관리부서명
모빌리티플랫폼
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관리부서 전화번호
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보유근거
취득 차량 구축후 센서를 장착하고 실제 도로를 주행하면서 데이터를 로깅하였으며, 학습에 적용하기 위해 동적객체의 라벨링을 수해하였음. <br/><br/>-데이터 양<br/> .7358 Frame<br/><br/>- 데이터 파일 <br/> . LiDAR Point Cloud 데이터 (.npy)<br/> . 3D 레이블 파일 (.txt)<br/>- 클래스 구분<br/> . 4종: Car, OtherCar, Pedestrian, Bike<br/>- 라벨 형식<br/> . x y z length width height orientation label
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수집방법
아이이닉 EV 차량에 라이다센서를 장착하여 주행하면서 데이터를 취득함
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업데이트 주기
수시 (1회성 데이터)
- 차기 등록 예정일
상세 및 제공정보
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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. -
매체유형
텍스트
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확장자
TXT
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전체 행
8
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키워드
자율주행,라이다,동적객체,3차원,학습데이터
- 데이터 한계
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공간범위
대구
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시간범위
2023년 1월-2023년 12월
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제공형태
공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
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다운로드(바로가기)
433
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등록일
2025-07-02
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수정일
2025-07-02
- 기타 유의사항
표준 메타데이터
※ 데이터 연계 및 검색을 위한 표준 메타데이터입니다.
이용 조건 및 라이선스 정보
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비용부과유무
무료
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비용부과기준 및 단위
건
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이용허락범위
공공저작물 : 출처표시 (제 1유형)