自動車の自動操縦アルゴリズムを開発している企業は、通常、システムをトレーニングするために独自にデータを収集する必要があります。 これを行うには、不均一な条件で動作するかなり大規模な車両を保有することが望ましいです。 その結果、開発チームはこの方向に力を入れたいと思っていても、それができないことがよくあります。 しかし最近、自動運転システムを開発している多くの企業が研究コミュニティにデータを公開し始めています。
この分野の大手企業の 1000 つ、Alphabet 傘下の Waymo も同様の道をたどり、同社の自動運転車群によって収集されたカメラとセンサーからの一連のデータを研究者に提供しました。 パッケージには、ライダー、カメラ、レーダーを使用して毎秒 20 フレームで撮影された、10 秒間の連続動作の 12 件の道路記録が含まれています。 これらの記録内のオブジェクトには慎重にラベルが付けられており、合計 3 万の 1,2D ラベルと 2 万の XNUMXD ラベルが付いています。
データは、サンフランシスコ、マウンテン ビュー、フェニックス、カークランドのアメリカの XNUMX つの都市にある Waymo マシンによって収集されました。 この資料は、ドライバーから歩行者、自転車に至るまで、道路利用者の行動を追跡および予測するための独自のモデルを開発するプログラマーにとって重要な支援となります。
Waymoのリサーチディレクター、ドラゴ・アンゲロフ氏は記者団との会見で次のように述べた。 研究者が進歩に役立つ適切な材料を持っていると確信しながら、すべての重要な部品が予想される最高の基準を満たしていることを確認するためにラベルを付けるのに何か月もかかりました。」
XNUMX 月、Aptiv は、自社のセンサーからのデータセットを一般に公開した最初の大手自動運転車事業者の XNUMX 社となりました。 ゼネラルモーターズの自動運転部門であるウーバーとクルーズも、自動操縦の開発資料を一般公開した。 XNUMX月にロングビーチで開催されたComputer Vision and Pattern Recognitionカンファレンスで、WaymoとArgo AIは最終的にデータセットをリリースすると発表した。 今、Waymoはその約束を果たしました。
同社はまた、同社のデータパッケージは他社が提供するものよりも詳細かつ詳細であると主張しています。 以前のセットのほとんどはカメラ データのみに限定されていました。 Aptiv NuScenes データセットには、カメラ画像に加えて LIDAR とレーダーのデータが含まれていました。 Waymo は XNUMX つの LIDAR からのデータを提供しましたが、Aptiv パッケージには XNUMX つの LIDAR しかありませんでした。
Waymoは今後も同様のコンテンツを提供し続ける意向も発表した。 このような取り組みのおかげで、交通分析と車両制御のためのソフトウェア開発はさらなる推進力と新たな方向性を得ることができます。 これは学生のプロジェクトにも役立ちます。
出所： 3dnews.ru