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MAGIC 数据集

数据集介绍

轨迹数据是指对一个或多个运动物体的运动过程进行采样而获得的连续的时空信息,一般包括位置、时间、速度等信息。在交通运输领域,高保真度的车辆轨迹数据可以起到很大的作用。

然而,现有的连续交通流设施中记录的数据集仍存在一些问题:1) 对于交通状态,这些数据集主要记录拥堵状态,缺乏通畅、拥堵形成、拥堵、拥堵消散等状态;2) 不同路段类型的路段具有不同的驾驶行为或交通流特征,但以上数据集主要记录在快速路或高速公路的基本区域或合流区,缺乏如交织区、分流区等其他类型路段;3) 车辆轨迹数据集多收集在欧美地区,缺乏记录亚洲驾驶员驾驶风格的轨迹数据集。

针对上述三个问题,我们提出了无人机群航拍的详细方案,并在中国上海的一段连续且包含多种路段类型的快速路路段进行实验,时间为早高峰时段及其前后。然后,我们使用最先进的计算机视觉算法提取轨迹,并将数据集命名为MAGIC Dataset (Multiple Conditions UAV Group-based High-fidelity Comprehensive Vehicle Trajectory Dataset)。


数据集特点

道路条件:实验场地选择在上海内环上,即交通路1655号至共和新路立交,双向总长度为四公里,包括一个大半径曲线和六个匝道。主干道最宽的部分是一个方向的三车道,最窄的部分是一个方向的两车道。

航拍区域


其中上行方向为从右向左,下行方向为从左向右。此外,上行和下行可分别划分为9个路段,其中:6,7,8及15,16,17是交织区,2,6,15及17的车道数发生变化。

路段划分


记录时间:2020年12月21日上午7:40-10:40,覆盖早高峰时段及其前后。

视频条件:我们使用DJI Mavic 2 Pro进行实验,在4K (4096×2160)分辨率下以每秒25帧(FPS)的速度录制。共有6个悬停点和3个起降点。相邻悬停点之间距离约400米,相邻起降点之间距离约700米。六架无人机同时在六个悬停点航拍。记录过程是连续三小时的视频拍摄。

每个悬停点的无人机记录过程


交通条件:从交通拥堵状态、交通基本图和交通冲突三个方面对MAGIC数据集进行评估。可以发现,从拥堵状态的角度来看,该数据集在整个观测过程中呈现了不同的交通流状态,整个过程大致可以分为三个阶段。且在每个阶段中,上行交通流和下行交通流的交通状态是不同的。

               上行交通流                                             下行交通流


从交通基本图来看,数据集中记录的不同路段类型的路段存在不同程度的交通流关键参数。

          交通流基本图                                         每个路段的关键交通参数


从交通冲突的角度看,不同路段类型或不同交通状态的路段的交通安全特征存在显著差异。

各交通状态下每个路段的四类冲突率


数据集内容该数据集利用Datafromsky进行了轨迹提取,提供了精确的车辆位置坐标,时间精度为0.04s,包含每辆车的ID、速度、切向加速度、侧向加速度、车道、车型等信息。


数据集优势

研究人员可以根据自己的需要从MAGIC数据集中选择样本,并且MAGIC数据集可以在时空片段的差异和时空片段之间的状态演化的研究中发挥独特的作用,但不限于这些。

1) 时空片段上的差异:宏观上,MAGIC数据集的采集地点在东亚,与美洲和欧洲的著名数据集相比存在区域差异,主要体现在驾驶习惯或交通流量特征等方面。微观上,MAGIC数据集中具有不同路段类型或交通状态的样本可以用来标定不同的车辆驾驶行为模型或交通流模型。此外,可以将样本中的轨迹视为网联车辆的轨迹,用于设计不同渗透率下的驾驶辅助策略,这将大大提高自动驾驶或辅助驾驶的发展速度。

2) 时空片段之间的状态演化:第一个应用只关注不同状态之间的差异,但可以进一步扩展到不同状态的演化过程。例如,基于数据集中的样本,可以实现交通拥堵在时间上的形成和消散以及交通冲突在空间上的传播分析。同样,该数据集可以为智能网联车辆中不同级别驾驶辅助策略之间的过渡模式设计来标定仿真环境。


数据集引用

更详细的信息可以在我们的论文中找到:MAGIC Dataset: Multiple Conditions UAV Group-based High-fidelity Comprehensive Vehicle Trajectory Dataset。如果要引用数据集,请您引用本出版物。


数据集申请

要申请访问数据集,请使用申请模板中的表格向我们发送请求,邮箱是MAGICDATASET@163.com。请确保你的申请是完整、详细且正确的,因为每个请求都由工作人员手动检查。如有任何歧义,我们可能会与您联系。


权责声明

本数据集仅供科研使用,未经允许不得把本数据集或基于本数据集衍生出的产品提供给第三方或者用于商业用途。如需商用,可以通过以下邮箱联系我们:MAGICDATASET@163.com


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条目

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