奥迪公司的研究人员在发布的论文 A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset 中，公布了其大型自动驾驶数据集：A2D2，同时还配备了相关教程，并提供开放下载。数据集目标为推进计算机视觉、机器学习、自动驾驶的商用和学术研究。数据类型包含：RGB 图像，也包括对应的 3D 点云数据，记录的数据是时间同步的。标注类型包括：目标 3D 包围框，语义分割，实例分割以及从汽车总线提取的数据。数据规模：标注的非序列数据，41,227 帧，都含有语义分割标注和点云标签。其中含有前置摄像头视野内目标 3D 包围框标注 12,497 帧。另外，该库还包括 392,556 连续帧的无标注的传感器数据。图像中的车牌和人脸都进行了模糊化处理。总数据量很大，达到 2.3 TB。

这套数据集提供了摄像头、激光雷达和车辆总线数据，允许开发人员和研究人员探索多模态传感器融合方法。传感器套件包括六个摄像头和五个LiDAR单元，可提供完整的360度覆盖范围。

车辆配备了额外的硬件，用于记录来自传感器套件和车辆总线的数据。摄像机通过LVDS连接到嵌入式计算机，而LiDAR传感器通过1G以太网交换机连接。每个LiDAR传感器都连接到充当时钟的GNSS接收器。另一个GNSS时钟用作网关和嵌入式计算机的时间主机。总线网关通过1G以太网连接到嵌入式计算机。所有数据都存储在具有48 TB SSD存储的防撞网存储设备中，并可以通过10G以太网进行访问。

该数据主要来自德国街道，包含RGB图像，也包括对应的3D点云数据，记录的数据是时间同步的。目标3D包围框，语义分割，实例分割以及从汽车总线提取的数据。标注的非序列数据，41227帧，都含有语义分割标注和点云标签。其中含有前置摄像头视野内目标3D包围框标注12497帧。另外，该库还包括 392,556 连续帧的无标注的传感器数据。

此数据集的好处是，与KITTI，Waymo等不同，可以将其用于商业场景。

奥迪数据集的开发团队是由计算机科学家，工程师，物理学家和数学家组成的跨学科团队，致力于应对AI，机器人技术和自动驾驶技术中当今最大的挑战。在感知方面的内部工作促成了A2D2的创建，其公开发布反映了奥迪的开放，合作和社区精神的团队文化，共同推进世界计算机视觉、机器学习、自动驾驶的商用和学术研究。

A2D2数据集地址：https://www.a2d2.audi/a2d2/en.html