Waymo Open Dataset

概述

Waymo Open Dataset（WOD）是Waymo面向学术界与工业界开放的大规模自动驾驶数据集，旨在促进自动驾驶感知、预测与规划等研究。WOD 强调数据规模、多模态传感与注释精度，为各种算法提供标准化的训练与评估资源。Waymo 同时基于该数据集组织挑战赛与排行榜，便于研究者对比方法性能。

核心能力

1. 多模态传感器数据: 提供多路高清相机影像与高密度激光雷达（LiDAR）点云，支持视觉、点云及融合算法研究。
2. 高质量标注: 包含车辆、行人、自行车等目标的边界框、轨迹与行为标签，具备时间一致性便于时序任务训练与评估。
3. 大规模与多样性: 覆盖复杂城市场景、不同天气与光照条件，包含稠密交通与稀疏场景，增强模型的泛化能力。
4. 挑战赛与排行榜: 定期举办Interaction Prediction、Sim Agents、Scenario Generation、Vision-based End-to-End Driving等挑战，提供评测标准与排行榜用于基准比较。
5. 易于获取与使用: 通过Waymo官网下载数据并提供配套工具和文档，支持常见数据格式与评测脚本，便于复现与扩展研究。

使用与获取

Waymo 提供的下载入口需使用Google账号登录，数据按任务与分割（训练/验证/测试）组织，并附带详细的文档、示例代码与评估脚本。研究人员应注意数据许可与引用要求，并在使用时遵循隐私与安全指引。

挑战与基准

基于WOD的竞赛覆盖预测、仿真、场景生成与端到端驾驶等方向，竞赛结果通过公开排行榜展示，便于社区对不同方法的性能进行横向比较与分析。

推荐理由

WOD 适合需要大量真实、多模态、有时间序列注释数据的研究与工程团队。对于需要进行感知、轨迹预测或仿真代理训练的研究者，WOD 提供了丰富的场景与标准化评价体系，可显著提升实验的可比性与现实性。