Argo AI和Waymo公開(kāi)發(fā)布自動(dòng)駕駛數據集
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直到現在，自動(dòng)駕駛數據對于很多研發(fā)公司來(lái)說(shuō)還是一個(gè)嚴守的秘密。自動(dòng)駕駛汽車(chē)每天可以收集4TB或更多的傳感器原始數據。今年3月，Aptiv成為自動(dòng)駕駛系統開(kāi)發(fā)大公司中第一個(gè)公開(kāi)發(fā)布傳感器數據的公司。6月16日，2019年計算機視覺(jué)和模式識別大會(huì )（CVPR）在美國長(cháng)灘開(kāi)啟。Waymo和Argo AI也在此次會(huì )議中發(fā)布了數據集。
本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/201906/401818.htm
自動(dòng)駕駛產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數據能讓車(chē)輛有效地了解周?chē)沫h(huán)境，并在真實(shí)世界中行駛。但只有部分數據對系統的開(kāi)發(fā)和改進(jìn)真正有用。在城市街道的自動(dòng)駕駛測試中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)內的工程師和技術(shù)人員們會(huì )記錄下有趣或有挑戰性的場(chǎng)景。
測試結束時(shí)，所有的數據都會(huì )從車(chē)輛導入數據中心，接著(zhù)對有用的數據進(jìn)行分析和標記。對于現代自動(dòng)駕駛系統訓練的核心——機器學(xué)習系統而言，原始數據本身沒(méi)有多大價(jià)值。數據中令人感興趣的對象包括行人、騎自行車(chē)的人、動(dòng)物、交通信號等等。任何傳感器數據被用于訓練或測試人工智能系統之前，所有對象都需要手工標記和標注，以便于系統理解。
過(guò)去，研究人員創(chuàng )建和發(fā)布的數據集相對較小。這些數據集的數據來(lái)源也非常有限，通常僅限于攝像頭數據。Aptiv發(fā)布的NuScenes數據集除了圖像外，還包括激光雷達和雷達數據。
Waymo和Argo最近發(fā)布的自動(dòng)駕駛數據集有了很大突破。Waymo稱(chēng)其數據集包含了3000個(gè)場(chǎng)景，是Aptive的NuScenes數據集的3倍，攝像頭和激光雷達之間的信息同步也更好。Waymo還提供了5個(gè)激光雷達傳感器的數據，而NuScenes數據集中只有1個(gè)。
福特自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)合作伙伴Argo AI的Argoverse數據集與Waymo有些不同。雖然它也包含激光雷達和攝像頭數據，但它只覆蓋了在邁阿密和匹茲堡記錄的113個(gè)場(chǎng)景，包括Argo AI使用的所有9個(gè)攝像頭以及2個(gè)激光雷達傳感器的圖像，其中標注的目標超過(guò)10000個(gè)。
Argo AI的Argoverse數據集的特別之處在于，它是第一個(gè)包含高清地圖數據的數據集。Argo AI目前在其運營(yíng)區域打造了自己的高清地圖。這些數據包含匹茲堡和邁阿密290公里的車(chē)道地圖，如位置、連接、交通信號、海拔等信息。Argo AI在其地圖解決方案中大力宣傳的一個(gè)功能就是它優(yōu)化處理的能力：能夠精確地知道在哪里尋找交通標志和信號，不必掃描整個(gè)場(chǎng)景來(lái)尋找。
所有這三個(gè)數據集都在不同的位置提供了真實(shí)世界有價(jià)值的新信息，研究人員可以利用這些信息來(lái)幫助開(kāi)發(fā)車(chē)輛感知和預測周?chē)h(huán)境的新算法。
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