aiMotive データセット：長距離認識を備えたロバストな自動運転向けマルチモーダルデータセット

自動運転は、コンピュータビジョン分野における注目される研究分野の一つである。自動運転車両は極めて安全性が求められるシステムであるため、実世界への導入において堅牢性（ロバスト性）の確保が不可欠である。これまでに多数の公開マルチモーダルデータセットが提供されているが、それらは主にカメラとLiDARの2つのセンサモダリティから構成されており、悪天候条件下での性能が十分に担保されていない。また、遠距離領域のアノテーションが不足しているため、高速道路用アシスタント機能の基盤となるニューラルネットワークの学習が困難である。そこで本研究では、長距離視認性を備えた堅牢な自動運転を実現するためのマルチモーダルデータセットを提案する。本データセットは、同期化・キャリブレーション済みのLiDAR、カメラ、レーダーの3つのセンサを用いて、360度の視野をカバーする176シーンから構成されている。収集されたデータは、昼間・夜間・雨天の状況下において高速道路、都市部、郊外エリアで取得され、フレーム間で一貫した識別子を備えた3次元バウンディングボックスによりアノテーションされている。さらに、3次元物体検出のための単モーダルおよびマルチモーダルのベースラインモデルを訓練した。データセットは以下のURLから公開されている：\url{https://github.com/aimotive/aimotive_dataset}。