6月16日，自动驾驶汽车技术公司Aurora Innovation与多伦多大学（University of Toronto）合作，公开发布Aurora多传感器数据集（Multi-Sensor Dataset），即具有本地化地面事实的大规模多传感器数据集。
图片来源：Aurora
该数据集包含丰富的元数据，例如语义分割和跨越四季的天气模式，包括雨、雪、阴天和晴天，以及一天中的不同时间和各种交通状况。该数据集比其他公开可用的定位数据集大一到两个数量级，可用于开发和评估大规模、长期的自动驾驶车辆定位方法。
通过向学术界提供这些数据，Aurora希望为有意义的工程研究和开发做出贡献，从而推动自动驾驶系统领域的持续进步。Aurora多传感器数据集的规模和多样性也使其适用于广泛的研究领域，例如3D重建、高清地图构建和地图压缩等。
2021年1月Aurora收购优步先进技术团队（Uber Advanced Technologies Group，ATG），而Aurora多传感器数据集正是由ATG于2017年1月至2018年2月在宾夕法尼亚州匹兹堡的大都市区获取。该数据由使用64光束Velodyne HDL-64E LiDAR传感器和7个1920x1200摄像头捕获，包括一对前向立体摄像头和5个覆盖车辆周围360º视野的广角镜头。
Aurora多传感器数据集宿主于Amazon Simple Storage Service（S3），并通过开源数据赞助计划（Open Data Sponsorship Program）提供，旨在用于非商业学术用途。该数据集已获得Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License（CC BY-NC 4.0）许可。
