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Lyft 发布最大 L5 自动驾驶预测数据集

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Lyft 近日发布了一个 Level 5 级别的自动驾驶预测数据集,包含了超过 1000 个小时的驾驶记录。此外,公司还发起自动驾驶运动预测挑战赛,奖金池 3 万美金。

Lyft 又发布了新的数据集。

去年 7 月,Lyft 发布了 L5 级别自动驾驶感知数据集,包含超过 5 万 5 千个由人类标记的 3D 注释帧。当时官方称作是目前同类产品中最大的公开数据集。

这才刚过去一年,Lyft 又发布了一套 L5 级别的自动驾驶预测数据集。

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万个场景,2500 多公里道路数据

Lyft 此次发布的数据集侧重于运动预测。官方表示,自动驾驶领域长期研究的一个问题是,创建足够健壮和可靠的模型,来预测交通运动。

这些数据是由 23 辆自动驾驶车辆组成的车队,在加州帕洛阿尔托的一条固定路线上收集的,历时 4 个月,包含遇到的汽车,行人和其他障碍物的行驶日志。

该数据集具体包括:

  • 1000 个小时:超过 1000 个小时的自动驾驶汽车移动记录;
  • 17 万个场景:每个场景持续约 25 秒,包括交通信号灯、航拍地图、人行道等;
  • 16000 英里:来自公共道路的 16000 英里(约合 2575 公里)数据;
  • 15242 个注释图:包括已标记元素的高清语义图以及该区域的高清鸟瞰图。

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数据集中鸟瞰语义图示例

这些运动数据由安装在 Lyft 车顶的传感器组收集,当车辆行驶数万英里时,传感器组会捕捉激光雷达、摄像机以及雷达数据。

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数据集中,每个场景在给定的时间点编码了车辆周围的状态,红色为自动驾驶汽车,黄色为其他车辆

Lyft 表示,该集合与提供的工具包一起,构成了迄今为止最大、最完整、最详细的数据集,用于开发自动驾驶,机器学习任务,如运动预测、规划和仿真。

目前,该数据集只开放部分子集下载,包括:

  • 样本数据集(53 MB)
  • 训练数据集(分三部分,共 69.4 GB)
  • 鸟瞰图(2 GB)
  • 语义图(2 MB)

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原文发布时间:2020-06-30
本文作者:神经星星
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