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摘要 - 高数据速率和低延迟车辆到车辆(V2V)通信对于未来的智能运输系统至关重要,以实现协调,增强安全性和支持分布式计算和情报要求。但是,制定有效的沟通策略需要现实的测试场景和数据集。这在高频带中很重要,在高频带中,有更多的频谱可用但收获该带宽受到方向传输的需求和信号传播对阻塞的敏感性的挑战。这项工作介绍了第一个用于研究MMWave车辆到车辆通信的大规模多模式数据集。它提出了一个两辆车测试台,该床包括来自360º相机,四个雷达,四个60 GHz阶段阵列,一个3D激光雷达和两个精确的GPS的数据。数据集包含白天和黑夜驾驶的车辆,在城堡和农村环境中,速度为120公里,速度高达每小时100公里。从卡车到自行车的所有图像中都检测到超过一百万个物体。这项工作进一步包括详细的数据集统计信息,这些数据集统计数据证明了各种情况的覆盖范围,并突出了该数据集如何启用新颖的机器学习应用程序。

deepSense-v2v:车辆到车辆多模式感应,定位和通信数据集

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