Motional将推出nuPlan数据集 为虚拟自动驾驶提供基准

6月22日，现代汽车与安博福的合资企业、自动驾驶技术公司Motional宣布，将推出一个扩展的公共数据集nuPlan，以帮助汽车驾驶系统提高效率和安全性。NuPlan是世界上第一个自动驾驶汽车规划基准，包括一个大型机器学习数据集和一个用于衡量规划技术性能的工具包。该数据集旨在帮助构建一个自动驾驶系统，该系统可以在复杂和混乱的环境中持续提供安全和符合系统要求的性能。其中，测量工具包本质上是一个虚拟驾驶测试。此外，nuPlan还模拟了与其他流量参与者的不确定交互，例如在现实世界中。

尽管基于机器学习的规划已经被广泛研究，但由于缺乏为闭环评估提供通用框架的已发布数据集，该领域的发展受到限制。Motional旨在通过提供基于机器学习的规划数据集、闭环评估和规划相关指标来填补这一空白。NuPlan可以扩展到驾驶员在现实世界中遇到的所有复杂情况，包括每行驶1000小时就会出现的极端边缘情况。这些数据不需要人工注释，完全由机器完成，但质量几乎相同。此外，该数据集非常庞大，包含约5亿张图像和1亿次激光雷达扫描。由于NuScenes专注于具有高质量注释的高度规划数据，因此它只包括五个小时的驾驶数据。相比之下，nuPlan数据集可以提供1500小时，相当于4.7年的平均驾驶时间，而美国人的平均每日驾驶时间为52分钟。为什么我们需要更多的数据？考虑到大多数人驾驶的环境多种多样，Motional的所有地区都测试了自动驾驶出租车，包括波士顿市中心、匹兹堡的居民区、新加坡的创业中心和拉斯维加斯大道，每个地区都有自己独特的驾驶情况。具体的差异包括交通流模式、路标和信号，以及各种类型的十字路口、地形和其他特征。即使在同一个城市，由于不同的交通密度、道路布局、地形和交通法规，以及不同地区有自己的道路法规，汽车每天都会遇到不同的驾驶情况。nuPlan的另一个显著优势是其闭环测试能力，它改进了现有基准测试中使用的开环测试。在开环系统中，无论系统的行为如何，输入都与系统的响应无关。开环有时被称为模拟学习，因为系统只检查计划的路线是否与驾驶员所走的路线相似。在闭环评估中，计划路线用于控制车辆。因此，车辆可能偏离驾驶员选择的路线。然后其他驾驶员会做出相应的反应。此外，Motional闭环驾驶测试还进行了其他测试，如超车时汽车应保持多远，转弯时乘客是否会因高加速度而生病，以及车辆在接近违反规则的行人时如何减速。闭环测试考虑了与上述场景相关的规划指标，以及交通规则、车辆动态和目标实现，就像经验丰富且安全的人类驾驶员一样。通过使用nuScenes帮助自动驾驶汽车更好地观察世界和周围的其他道路使用者，Motional可以改变感知并与世界分享这些知识，从而推动自动驾驶技术的发展。随着未来nuPlan的推出，Motional希望通过提供大规模数据集和通用基准为规划进展铺平道路，这可能是自动驾驶的终极形式之一。

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