Awesome Trajectory Datasets
Im Rahmen von DISRUPT haben wir für die Entwicklung von Trajectory Trace viele öffentliche Datensätze analysiert und einige integriert. Dabei ist awesome-trajectory-datasets entstanden, das hier kurz vorgestellt wird.
Awesome Trajectory Datasets
Awesome Trajectory Datasets ist eine kuratierte Liste offener Datensätze mit Verkehrstrajektorien von Fahrzeugen und vulnerablen Verkehrsteilnehmern. Der Schwerpunkt liegt auf realen Daten, mit großem Umfang, in globalen Koordinatenformaten, die sich für die Verkehrsanalyse, Bewegungsvorhersage und Forschung im Bereich autonomer Systeme eignen.
Warum
Wir haben viele öffentliche Datensätze analysiert und einige auf unsere Verkehrsdatenplattform Trajectory Trace gebracht, um die Plattform gegen eine breite und heterogene Datenbasis zu testen und weiterzuentwickeln. Gleichzeitig werden die Daten genutzt, um zu lernen, was typische Fahrmanöver sind und welche kritischen Verkehrssituationen unter welchen Bedingungen auftreten können.
Um die Allgemeinheit an unseren Recherchen teilhaben zu lassen, veröffentlichen wir nun die entstandene und brandaktuelle Liste öffentlicher Trajektorien-Datensätze, die für uns und sicher auch andere Entwickler, Forscher und Verantwortliche im Verkehrsbereich von Nutzen ist. Mehrere der aufgeführten Datensätze sind, bereits auf Trajectory Trace öffentlich erreichbar und können dort visualisiert und analysiert werden. Das 🔍-Symbol verlinkt direkt auf den jeweiligen Datensatz in Trajectory Trace.
Aktuell auf Trajectory Trace verfügbar
Mixed Traffic 🚗🚌🚚🏍️ 🚶🚲🛴
- DLR UT - DLR Urban Traffic (2023): Brunswick (Germany) · stereo cams · 12 h, 20 Hz, inner ring road · trajectories, traffic lights, local weather, air quality, road conditions · CC-BY 4.0 · Direct Download · Paper · 🔍
- OpenDD - A Large-Scale Roundabout Drone Dataset (2020): 7 roundabouts (Germany) · 84k+ tracks, over 62 hours · CC-BY-ND 4.0 · Direct Download · Paper · 🔍
- TUMDOT-ING - Trajectories from Urban Multimodal Drone Observations of Traffic Ingolstadt (2023): Ingolstadt (Germany) · 6 drones, 30 Hz · 3 locations, 3 days, ~3 h each · covers the high definition testfield Ingolstadt (see UrbanIng-V2X) · CC-BY-NC 4.0 · Direct Download · 🔍
- TUMDOT-MUC - Trajectories from Urban Multimodal Drone Observations of Traffic Munich (2022): Munich (Germany) · 12 drones · 6 locations, >3 h each, 700 m continuous section along Rheinstraße, 25 Hz · CC-BY-NC 4.0 · Direct Download · Paper · 🔍
- UrbanIng-V2X - A Large-Scale Multi-Vehicle, Multi-Infrastructure Dataset Across Multiple Intersections for Cooperative Perception (2025): Ingolstadt (Germany) · LiDAR, rgb cam, thermal cam, GNSS/IMU · V2X cooperative perception at 3 intersections, 34 sequences × 20 s, ~712k annotated instances at 10 Hz · CC-BY-NC-ND 4.0 · Direct Download · GIT · Paper · 🔍
Just Vehicles 🚗🚌🚚🏍️
- Automatum Data: Bavaria (Germany) · drone · 30 h · CC BY-ND / demo · Data On Request · Paper · 🔍highway · 🔍roundabout
- DLR HT - DLR Highway Traffic (2024): Brunswick (Germany) · Test Bed Lower Saxony · 20 Hz trajectories, weather, road condition · CC-BY-NC-SA 4.0 · Direct Download · Paper · 🔍
- NGSIM - Next Generation Simulation Vehicle Trajectories and Supporting Data (2006): California (USA) · roadside cam · ~9,000 tracks, 10 Hz · CC BY-SA 3.0 · Direct Download · Docs · 🔍
- pNEUMA - Open large-scale dataset of naturalistic trajectories of half a million vehicles (2018): Athens (Greece) · 10 drones, 25 Hz · 4 days, each ~4 h, city center · CC-BY-NC 4.0 · Direct Download · Paper · 🔍
Contributing
Gerne nehmen wir weitere Einträge in die Liste auf und versuchen auch weitere Datenquellen in Trajectory Trace zu integrieren. Bei Interesse an einer Beteiligung hilft die CONTRIBUTING Seite weiter oder der Contact.
