Statische radarbasierte Datensätze zur Objektklassifzierung für EKFs

Im Rahmen des Projektes Scooterfusion wurden für eine vorläufige Evaluation des Systems stationäre Daten erhoben. Die Daten wurden über die entwickelte Kommunikationskette zwischen Client und Server per Mobilfunk Übertragung.
Das Testszenario bestand darin ein stehendes Auto der Kompaktklasse aus einer Entfernung von 4 Metern zu erfassen und zu klassifizieren.
Die Daten, welche zur Klassifizierung verwendet wurden, wurden mit dem entwickelten MIMO-Radarsystem gemessen und aufgezeichnet.
Der Stand der Klassifizierungssoftware, mit welcher der Test durchgeführt wurde ist V0.1. Die Klassifizierung wird auf dem Client mittels eines Raspberry-Pi’s vorgenommen.
Die Daten enthalten folgende Informationen:
Timestamp: Zeitstempel in UNIX-Time
Lat: Latitude
Long: Longitude
Size: Kalkulierte Größe des projizierten Objekts in Size/0,01 m²
Class: Ergebnis der Klassifizierung


mFUND-Projekt: ScooterFusion, FKZ: 19F2118A

Radar MIMO EKF KI-Klassifizierung E-Scooter Sensorik ScooterFusion E-Bike Fahrrad

Links zu den Daten

Nutzungshinweise

  • Das Projektkonsortium ScooterFusion ist nicht haftbar für Schäden, die sich aus Nutzen der Daten ergeben.
  • Quellenvermerk: Eigene Testmessungen im Rahmen des Projektes (ASINCO GmbH)

Links zu den Metadaten

Bereitgestellt durch

ASINCO GmbH

Kategorie
Straßen
Aktualität der Datensatzbeschreibung

23.06.2022

Zeitbezug der Daten

15.06.2022

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug der Daten
Nutzungsbestimmung

Freie Nutzung

Lizenz

Es gelten keine Bedingungen