福特公司本周悄悄在官网和GitHub上线了自己的无人驾驶数据集，包含了2017~2018两年间的自动驾驶车队路测数据，总体积1.6TB。

福特也成为继Waymo之后另一家开放自动驾驶数据的商业公司，巧合的是Waymo在前一天刚刚更新了去年8月上线的数据集。

 

来自福特的数据集中有底特律地区一年四季，包括机场、高速公路、市中心、大学校园和郊区等多种驾驶场景。

数据主要由4个激光雷达传感器、6个1300万像素相机，、一个500万像素相机和惯性测量单元收集。

 

这些传感器收集了3D地面反射率地图、3D点云地图、六自由度真实姿态和局部姿态等信息。

数据集中的每个日志均带有时间戳，并包含来自所有传感器的原始数据、校准值、姿态轨迹、真实姿态、3D地图。

所有数据均以ROS包的格式提供，可以使用ROS系统进行可视化、修改和应用。ROS一个被广泛用作开发中间件的开源机器人操作系统。

为了便于可视化和开发，福特在GitHub上提供了一组ROS软件包，并且在Ubuntu 16.04、32GB RAM和ROS Kinetic Kame上进行了测试。

福特强调，因为分享的资源是计算密集型的，直接跑在16GB内存的机器上会比较吃力。

安装好ROS和相关依赖软件包后，即可用命令行直接查看激光雷达点云文件。

roslaunch ford_demo multi_lidar_convert.launch

 

如果不熟悉ROS，官方还提供了一个格式转换工具，将数据转成csv格式。

python bag_to_csv /path/to/your/bag/file/name.bag /path/to/the/config/file/name.yaml

就在福特开放数据集的前一天，Waymo也更新了自动驾驶数据集，还发起一个总奖金11万美元的挑战赛。

 

大赛计划在3月和6月举办两轮比赛，根据较为公允的指标对预测模型和算法进行不同方面的评价和测试。参赛者可以获得训练和验证数据集的输入和输出，但只能获得测试集的输入。在参赛者提交了测试集上算法输出的结果后，将进行一系列评价，并在活动排行榜上公布得分。

目前，挑战赛已经开始，将会一直持续到2020年5月31日，最后由公开排行榜的前三名瓜分奖金。

 

获胜者有机会参加6月份在西雅图举办的CVPR 2020，并在自动驾驶Workshop上展示自己的成果，只是不知道今年的CVPR还能否在线下举办。

 

总之，Waymo作为自动驾驶领域的全球领头羊，既然关注这样的课题，也说明其重要性和必要性。

而说回福特，作为全美第一汽车制造企业，福特公司近年来在自动驾驶领域一直有大动作。

2019年，福特宣布投资投资9亿美元用于建设制造自动驾驶汽车的新工厂，另外还要建立一个估值40亿美元的自动驾驶研发运营部门。

福特最近还收购了自动驾驶系统开发商Quantum Signal，提高自己的研发实力，并与Argo AI保持着密切关系，承诺在未来五年内向后者投资10亿美元。