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基于场景和能力驱动的数据集开发与评估：无地图自动驾驶情景下的一种方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究综述了自动驾驶车辆感知任务的大规模基准数据集的最新发展，包括车辆对基础设施、车辆对车辆和车辆对一切的协作感知数据集。分析了数据集的多样性、传感器设置、质量、公开可用性和适用性，并强调了解决隐私和安全问题的重要性。需要全面、全球可访问的数据集以及协作努力来克服挑战，发挥自动驾驶的潜力。
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关键要点
- 本研究综述了车辆对基础设施、车辆对车辆和车辆对一切的协作感知数据集。
- 重点关注用于自动驾驶车辆感知任务的大规模基准的最新发展。
- 分析了数据集的多样性、传感器设置、质量、公开可用性和适用性。
- 突出了领域转移、传感器设置限制以及数据集多样性和可用性方面的关键挑战。
- 强调了解决隐私和安全问题的重要性。
- 需要全面、全球可访问的数据集以及技术和研究社区的协作努力来克服挑战。
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