Waymo는 자동 조종 장치로 수집한 데이터를 연구원과 공유했습니다.

자동차용 자동 조종 알고리즘을 개발하는 회사는 일반적으로 시스템 교육을 위해 데이터를 독립적으로 수집해야 합니다. 이를 위해서는 이기종 조건에서 작동하는 상당히 많은 차량을 보유하는 것이 바람직합니다. 결과적으로, 이 방향으로 노력을 기울이고자 하는 개발팀은 그렇게 할 수 없는 경우가 많습니다. 그러나 최근 자율주행 시스템을 개발하는 많은 기업들이 연구 커뮤니티에 데이터를 공개하기 시작했습니다.

이 분야의 선두 기업 중 하나인 알파벳 소유의 웨이모(Waymo)도 비슷한 길을 따라 자율주행차에서 수집한 카메라와 센서의 데이터 세트를 연구원들에게 제공했습니다. 패키지에는 LiDAR, 카메라 및 레이더를 사용하여 초당 1000프레임으로 캡처된 20초의 연속 동작에 대한 10개의 도로 기록이 포함되어 있습니다. 이러한 녹화물에 포함된 개체에는 세심하게 라벨이 지정되어 있으며 총 12만 개의 3D 라벨과 1,2만 개의 2D 라벨이 있습니다.

데이터는 샌프란시스코, 마운틴뷰, 피닉스, 커클랜드 등 미국 4개 도시의 Waymo 기계를 통해 수집되었습니다. 이 자료는 운전자부터 보행자, 자전거 타는 사람까지 도로 사용자의 행동을 추적하고 예측하기 위한 자체 모델을 개발하는 프로그래머에게 중요한 도움이 될 것입니다.

Waymo의 연구 책임자인 Drago Anguelov는 기자들과의 브리핑에서 “이런 데이터 세트를 만드는 것은 많은 작업입니다. 연구자들이 진전을 이루는 데 도움이 되는 올바른 재료를 가지고 있다는 확신을 갖고 모든 중요한 부품이 예상할 수 있는 가장 높은 표준을 충족하는지 확인하기 위해 라벨을 붙이는 데 수개월이 걸렸습니다.”

지난 3월 앱티브(Aptiv)는 자사 센서의 데이터 세트를 공개적으로 공개한 최초의 주요 자율주행차 운영업체 중 하나가 되었습니다. 제너럴모터스(GM)의 자율주행 사업부인 우버와 크루즈도 오토파일럿 개발 자료를 대중에게 공개했다. 지난 6월 롱비치에서 열린 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스에서 Waymo와 Argo AI는 결국 데이터 세트를 공개할 것이라고 말했습니다. 이제 Waymo는 약속을 이행했습니다.

회사는 또한 자사의 데이터 패키지가 다른 회사에서 제공하는 것보다 더 자세하고 상세하다고 주장합니다. 대부분의 이전 세트는 카메라 데이터로만 제한되었습니다. Aptiv NuScenes 데이터세트에는 카메라 이미지 외에도 LiDAR 및 레이더 데이터가 포함되었습니다. Waymo는 Aptiv 패키지의 유일한 LiDAR와 비교하여 5개 LiDAR의 데이터를 제공했습니다.

Waymo는 앞으로도 유사한 콘텐츠를 계속 제공하겠다는 의사를 밝혔습니다. 이러한 조치 덕분에 교통 분석 및 차량 제어를 위한 소프트웨어 개발은 ​​추가적인 자극과 새로운 방향을 얻을 수 있습니다. 이는 학생 프로젝트에도 도움이 될 것입니다.

출처 : 3dnews.ru