如何使用 TJ4DRadSet：自动驾驶4D雷达数据集的完整指南-优快云博客

如何使用 TJ4DRadSet：自动驾驶4D雷达数据集的完整指南

【免费下载链接】TJ4DRadSet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tj/TJ4DRadSet

TJ4DRadSet 是一个专为自动驾驶研究设计的4D雷达数据集，包含7757帧同步校准的激光雷达、摄像头和4D雷达数据，覆盖城市道路、高架道路等多种驾驶场景。本文将带你快速了解数据集结构、数据格式及使用方法，帮助你轻松上手自动驾驶感知算法开发。

📊 数据集核心优势与应用场景

TJ4DRadSet 作为开源4D雷达数据集，为自动驾驶感知任务提供了丰富的多模态数据支持。其核心优势包括：

多传感器融合：同步采集激光雷达（LiDAR）、摄像头和4D雷达数据，支持多模态融合算法研究
多样化场景覆盖：包含正常光照、强光、黑暗等不同光线条件，以及城市道路、高架道路、工业区等多种路况
精细标注信息：提供5类目标（Car、Pedestrian、Cyclist、Truck、Other）的3D边界框标注，兼容KITTI格式

图1：TJ4DRadSet数据采集平台示意图，展示了传感器安装位置与数据采集系统架构

🚀 快速开始：数据集获取与目录结构

一键获取数据集

通过以下命令克隆项目仓库，即可获取数据集示例数据和工具脚本：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/tj/TJ4DRadSet

数据集目录结构解析

项目采用类KITTI组织方式，核心目录结构如下：

TJ4DRadSet/
├── Sample/                 # 示例数据目录
│   └── training/           # 训练集样例
│       ├── calib/          # 传感器校准文件
│       ├── label_2/        # 3D目标标注文件
│       ├── velodyne/       # 4D雷达点云数据（.bin格式）
│       └── 3dbox_to_cloud.py  # 3D框转点云工具
└── docs/                   # 文档与工具目录
    ├── pictures/           # 数据集示意图
    ├── kitti_dataset.py    # KITTI格式数据集加载器
    └── eval.py             # 评估工具脚本

图2：TJ4DRadSet数据集场景分布统计，展示了不同场景的帧数分布情况

📁 数据格式详解

4D雷达点云数据格式

velodyne目录下的.bin文件存储雷达点云数据，每个点包含8个特征维度：

[X, Y, Z, V_r, Range, Power, Alpha, Beta]

空间坐标：X, Y, Z（三维空间位置）
运动信息：V_r（相对径向速度）
雷达特性：Range（距离）、Power（信号强度，dB）、Alpha/Beta（水平/垂直角度）

标注文件格式说明

label_2目录下的.txt文件采用KITTI格式标注，每行代表一个目标：

Car 0 0 0 457.85 418.52 505.78 455.80 1.75 1.87 4.21 57.30 5.81 -2.18 -0.03

各字段含义：

目标类型（Type）：Car/Pedestrian/Cyclist等
遮挡状态（Occluded）：0（完全可见）-3（严重遮挡）
3D边界框（Dimensions）：height, width, length
空间位置（Location）：x, y, z（相机坐标系下）
旋转角度（Rotation）：ry（绕Y轴旋转角）

图3：激光雷达点云（左）与4D雷达点云（右）对比，展示了不同传感器的环境感知特性

🔧 实用工具与代码示例

数据加载器使用方法

docs/kitti_dataset.py提供了KITTI格式数据集加载器，支持自定义数据增强和预处理：

from docs.kitti_dataset import KittiDataset

# 初始化数据集
dataset = KittiDataset(
    data_root='Sample/training',
    ann_file='train.txt',
    split='training',
    pipeline=[
        dict(type='LoadPointsFromFile', coord_type='LIDAR'),
        dict(type='LoadAnnotations3D', with_bbox_3d=True)
    ]
)

# 获取单帧数据
data_info = dataset.get_data_info(0)
points = data_info['points']  # 点云数据
bboxes_3d = data_info['ann_info']['gt_bboxes_3d']  # 3D边界框

3D框转点云工具

Sample/training/3dbox_to_cloud.py脚本可将3D边界框转换为点云数据，用于目标点云提取：

python Sample/training/3dbox_to_cloud.py --calib Sample/training/calib/070070.txt \
                                         --label Sample/training/label_2/070070.txt \
                                         --velodyne Sample/training/velodyne/070070.bin

图4：4D雷达点云目标检测结果可视化，展示了车辆和行人目标的实时检测效果

📈 数据集统计信息

目标类别分布

数据集包含5种主要目标类型，具体分布如下：

图5：TJ4DRadSet数据集目标类别分布统计图，显示各类别目标数量占比

场景帧数分布

44个序列的帧数分布情况，帮助用户了解数据覆盖的场景多样性：

图6：各场景序列帧数分布图，展示不同驾驶场景的数据量分布

📝 总结与资源链接

TJ4DRadSet作为开源4D雷达数据集，为自动驾驶感知算法研究提供了高质量的多模态数据支持。通过本文介绍的目录结构、数据格式和工具脚本，你可以快速开展以下研究工作：

4D雷达目标检测与跟踪算法开发
多传感器（雷达-激光雷达-摄像头）融合感知
恶劣天气条件下的鲁棒感知方法研究

更多详细信息请参考：

官方文档：docs/data_format.md
评估工具源码：docs/eval.py
数据集加载器：docs/kitti_dataset.py

图7：4D雷达目标跟踪效果展示，车辆在复杂场景下的运动轨迹跟踪结果

🔍 常见问题解答

Q: 数据集支持哪些传感器数据？
A: 当前版本提供4D雷达点云、摄像头图像和激光雷达数据，所有传感器已完成时间和空间校准。

Q: 如何将数据集用于3D目标检测模型训练？
A: 可直接使用kitti_dataset.py加载数据，该类兼容MMDetection3D等主流检测框架的数据接口。

Q: 标注文件中的速度信息如何获取？
A: 4D雷达点云的第4个维度（V_r）提供目标相对径向速度，可用于运动状态估计。

通过本文的指南，你已经掌握了TJ4DRadSet数据集的基本使用方法。立即开始探索4D雷达在自动驾驶感知中的应用吧！

【免费下载链接】TJ4DRadSet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tj/TJ4DRadSet

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考