VRUD：混合交通中复杂车辆与弱势道路使用者交互的无人机数据集

VRUD: A Drone Dataset for Complex Vehicle-VRU Interactions within Mixed Traffic

面向城市环境的L4级自动驾驶，特别是自动驾驶出租车，其运行设计域在复杂的城市混合交通环境中面临严峻挑战。这些挑战主要源于高密度的弱势道路使用者及其高度不确定、难以预测的交互行为。然而，现有开源数据集主要聚焦于高速公路或规范交叉口等结构化场景，在表征混乱无序的城市环境数据方面存在显著空白。为此，本文提出一种高效、高精度的无人机数据集构建方法，并建立了车辆-弱势道路使用者交互数据集，如图1所示。与先前研究不同，该数据集采集自深圳典型的"城中村"区域，这些区域具有交通监管松散、遮挡严重的特点。数据集包含4小时4K/30Hz的视频记录，涵盖11,479条弱势道路使用者轨迹和1,939条车辆轨迹。该数据集的核心特征在于其构成：弱势道路使用者约占所有交通参与者的87%，显著超过现有基准数据集的比例。此外，区别于仅提供原始轨迹的数据集，我们基于创新的矢量碰撞时间阈值，结合标准OpenDRIVE高精地图，提取了4,002个多智能体交互场景。本研究为提升自动驾驶系统在复杂非结构化城市环境中的安全性能提供了宝贵且稀缺的边缘案例资源。为促进后续研究，我们已将数据集开源发布在：https://zzi4.github.io/VRUD/。