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摘要：aiMotive 多模态数据集是一个面向鲁棒自动驾驶、远距离环境感知与多传感器融合研究的数据集，主要解决传统自动驾驶数据集中传感器类型有限、恶劣天气覆盖不足以及远距离目标标注缺失等问题。

数据集概述

aiMotive 多模态数据集是一个面向鲁棒自动驾驶、远距离环境感知与多传感器融合研究的数据集，主要解决传统自动驾驶数据集中传感器类型有限、恶劣天气覆盖不足以及远距离目标标注缺失等问题。数据集共包含 176 个驾驶场景，同步采集摄像头、激光雷达和毫米波雷达数据，并实现统一时间同步与传感器标定，覆盖车辆周围 360° 视场，适用于高速公路辅助驾驶、城市道路感知和复杂环境下的自动驾驶模型训练与评估。

数据结构与关键特征

该数据集采用“Camera + LiDAR + Radar + 3D标注”的多模态结构，包含高速公路、城市和郊区等不同道路环境，同时覆盖白天、夜晚和雨天等多种光照及天气条件。所有场景中的交通参与者均通过 3D 边界框进行标注，并使用一致的目标标识符追踪同一对象，有利于开展目标检测、跨帧关联和多目标跟踪研究。其突出特点是提供较强的远距离感知标注能力，雷达能够补充摄像头和激光雷达在雨天、夜间及远距离条件下的感知不足，为三模态融合提供更完整的数据基础。

应用价值与研究方向

该数据集适用于3D目标检测、多传感器融合、远距离车辆感知、恶劣天气鲁棒感知和自动驾驶场景理解等研究。研究人员可分别构建Camera、LiDAR和Radar单模态基线，也可利用BEV融合、Transformer、多模态注意力机制等方法实现三模态联合建模；进一步可研究高速公路远距离目标检测、夜间与雨天感知、雷达—视觉—点云互补融合、3D多目标跟踪、传感器失效鲁棒性以及360°自动驾驶感知系统，为高级驾驶辅助系统和高可靠自动驾驶提供数据支持。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-497
文件大小：2.7M
原创声明：本数据集为整理作品