以下是2023-2024年计算机视觉与自动驾驶领域最新且广泛使用的中文/多语言激光雷达数据集列表，包含关键特性及获取方式：

一、自动驾驶场景（公开数据集）

1. Waymo Open Dataset

   • 最新版：Waymo 2.0 (2023)
   • 数据：1,950段驾驶记录（总时长 >480小时），1,200万帧3D点云，覆盖雨雾/夜间场景。
   • 标注：3D物体检测（车辆/行人/自行车）、语义分割、2D图像同步。
   • 语言：官网界面支持中文，数据集说明文档提供多语言版本。
   • 获取：waymo.com/open 注册下载。

2. nuScenes-Chinese Extension (扩展版)

   • 机构：清华大学 & 驭势科技 (2024)
   • 亮点：新增中国城市场景（北京/上海），10万帧点云，交通标志符合中国国标。
   • 标注：全场景3D检测、高精地图关联。
   • 语言：标注工具和文档提供中文版。
   • 获取：nuscenes.org 申请权限。

3. Argoverse 2.0

   • 更新：2023年新增LiDAR数据流
   • 数据：包含30万帧高清点云（64线雷达），轨迹预测任务专用。
   • 特色：动态物体运动学建模、路口复杂行为标注。
   • 语言：数据集文档支持中文。
   • 获取：argoverse.org

二、机器人/室内场景

4. Hesai Pandar64 Indoor Dataset

   • 机构：禾赛科技 (2023)
   • 场景：大型室内场景（商场/仓库）点云，突出低反射率物体（玻璃、黑色金属）。
   • 用途：服务机器人避障与建图。
   • 语言：官网提供中文技术文档。
   • 获取：hesaitech.com/dataset 直接下载。

5. RoboFlow LiDAR-Image Fusion

   • 时间：2024年3月更新
   • 内容：10TB多传感器数据（Velodyne HDL-32E + RGB-D相机），针对SLAM与跨模态学习。
   • 中文支持：数据集管理工具RoboFlow支持中文界面。
   • 获取：roboflow.com 搜索"LiDAR Fusion"。

三、前沿研究数据集

6. VoxelScape

   • 机构：港中文&商汤 (CVPR 2024)
   • 创新：首个大规模4D点云序列数据集（动态场景时空建模）。
   • 数据：连续10秒片段点云流，标注物体运动状态。
   • 获取：github.com/voxelscape 开源代码与数据。

7. SEMANTICKITTI++

   • 扩展版：2023年释出
   • 增强：在原数据集上新增点云全景分割细粒度标注（如车辆部件分割）。
   • 获取：semantic-kitti.org

四、特色中文数据集

8. Ford AV-China

   • 地区：上海嘉定区 (2024)
   • 场景：中国典型复杂路口（电动车/行人密集），含交通警察手势标注。
   • 语言：数据采集报告提供中英双语版。
   • 获取：ford.com/research 申请研究许可。

9. Gaode OpenLidar

   • 机构：高德地图 (阿里)
   • 用途：高精地图构建点云基准，覆盖全国20+城市主干道。
   • 获取：gaode.com/lidar 企业级申请。

数据集选择建议：

• 学术研究 → Waymo / nuScenes（基线标准）
• 中国场景落地 → nuScenes-Chinese / Gaode OpenLidar
• 动态环境建模 → VoxelScape（时序预测）
• 机器人避障 → Hesai Indoor Dataset

需要特定方向的数据集（如固态雷达数据或仿真合成数据集）可进一步说明，我会补充推荐最新资源！ ?