开发汽车自动驾驶算法的公司通常被迫独立收集数据来训练系统。 为此，需要有相当大的车队在不同的条件下运行。 因此，想要朝这个方向努力的开发团队往往无法做到。 但最近，许多开发自动驾驶系统的公司已经开始向研究界发布他们的数据。
Alphabet 旗下的 Waymo 是这一领域的领先公司之一，它也遵循了类似的路径，为研究人员提供了一组来自其自动驾驶车队收集的摄像头和传感器的数据。 该包包含 1000 个 20 秒连续运动的道路记录，使用激光雷达、摄像头和雷达以每秒 10 帧的速度拍摄。 这些录音中的物体经过仔细标记，总共有 12 万个 3D 标签和 1,2 万个 2D 标签。
这些数据是由 Waymo 机器在美国四个城市收集的：旧金山、山景城、菲尼克斯和柯克兰。 该材料将为程序员开发自己的模型来跟踪和预测道路使用者的行为提供重要帮助：从司机到行人和骑自行车的人。
Waymo 研究总监 Drago Anguelov 在接受记者采访时表示：“创建这样的数据集需要大量工作。 我们花了几个月的时间给它们贴上标签，以确保所有重要部件都符合预期的最高标准，并相信研究人员拥有合适的材料来帮助取得进展。”
今年 XNUMX 月，Aptiv 成为首批公开发布其传感器数据集的主要自动驾驶汽车运营商之一。 Uber和通用汽车旗下的自动驾驶部门Cruise也向公众展示了他们开发自动驾驶仪的材料。 XNUMX 月，在长滩举行的计算机视觉和模式识别会议上，Waymo 和 Argo AI 表示他们最终将发布数据集。 现在 Waymo 兑现了它的承诺。
该公司还声称，其数据包比其他公司提供的数据包更加详细、详细。 之前的大多数数据集仅限于相机数据。 除了相机图像之外，Aptiv NuScenes 数据集还包括激光雷达和雷达数据。 Waymo 提供了来自 XNUMX 个激光雷达的数据，而 Aptiv 软件包中只有一个。
Waymo 还宣布打算在未来继续提供类似内容。 由于这种行动，交通分析和车辆控制的软件开发可以获得额外的动力和新的方向。 这也将有助于学生的项目。
来源： 3dnews.ru