Motional将推出nuPlan数据集 为虚拟自动驾驶提供基准

6月22日，现代汽车和自动驾驶技术公司Ambofo的合资公司Motional宣布，将推出一个扩展的公共数据集nuPlan，以帮助自动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的基准，包括大规模机器学习数据集和测量规划技术性能的工具包。该数据集旨在帮助构建自动驾驶系统，该系统可以在复杂混乱的环境中提供安全一致的性能。其中，测量工具包本质上是一个虚拟驾驶测试。此外，nuPlan还模拟了与其他交通参与者的不确定交互，比如现实世界中的交互。

(来源:Motional)

虽然基于机器学习(ML)的规划已被广泛研究，但该领域的发展受到缺乏提供闭环评估通用框架的公开数据集的限制。Motional旨在通过提供基于机器学习、闭环评估和规划相关指标的规划数据集来填补这一空白。

NuPlan可以扩展到驾驶员在现实世界中遇到的所有复杂情况，包括驾驶员每1000小时将经历的极端边缘情况。这些数据不需要人工标注，完全由机器完成，但质量几乎一样。此外，数据集非常大，包括大约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的数据，因此它只包含五个小时的驾驶数据。相比之下，nuPlan数据集可以提供1500个小时，相当于4.7年的平均驾驶时间，而美国人的平均驾驶时间是每天52分钟。

为什么需要更多数据？考虑到大多数人的驾驶环境多样化，自动驾驶出租车的所有区域都进行了Motional测试，包括波士顿市中心、匹兹堡的住宅区、新加坡的创业中心和拉斯维加斯大道。每个地方都有自己独特的驾驶条件。

具体差异包括交通流模式(如新加坡车辆靠左行驶)、路标和信号以及各种类型的路口、地形和其他特征。即使在同一个城市，由于交通密度、道路布局、地形和交通法规的不同，每个地区都有自己的道路规定，汽车每天都会遇到不同的行驶情况。

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，无论系统如何表现，输入都与系统的响应无关。开环有时也被称为模仿学习，因为系统只检查规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，车辆可能会偏离驾驶员最初选择的路线。那么其他司机也会做出相应的反应。

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，转弯时乘客是否可能因高加速而晕车，以及汽车接近非法横穿马路的行人时如何减速等。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，就像有经验和安全的人类驾驶员一样。

通过使用nuScenes帮助无人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，与世界分享这些知识，促进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来为规划进度铺平道路，这可能是自动驾驶的最终形式之一。6月22日，现代汽车和自动驾驶技术公司Ambofo的合资公司Motional宣布，将推出一个扩展的公共数据集nuPlan，以帮助自动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的基准，包括大规模机器学习数据集和测量规划技术性能的工具包。该数据集旨在帮助构建自动驾驶系统，该系统可以在复杂混乱的环境中提供安全一致的性能。在……之间m，测量工具包本质上是一个虚拟驾驶测试。此外，nuPlan还模拟了与其他交通参与者的不确定交互，比如现实世界中的交互。

(来源:Motional)

虽然基于机器学习(ML)的规划已被广泛研究，但该领域的发展受到缺乏提供闭环评估通用框架的公开数据集的限制。Motional旨在通过提供基于机器学习、闭环评估和规划相关指标的规划数据集来填补这一空白。

NuPlan可以扩展到驾驶员在现实世界中遇到的所有复杂情况，包括驾驶员每1000小时将经历的极端边缘情况。这些数据不需要人工标注，完全由机器完成，但质量几乎一样。此外，数据集非常大，包括大约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的数据，因此它只包含五个小时的驾驶数据。相比之下，nuPlan数据集可以提供1500个小时，相当于4.7年的平均驾驶时间，而美国人的平均驾驶时间是每天52分钟。

为什么需要更多数据？考虑到大多数人的驾驶环境多样化，自动驾驶出租车的所有区域都进行了Motional测试，包括波士顿市中心、匹兹堡的住宅区、新加坡的创业中心和拉斯维加斯大道。每个地方都有自己独特的驾驶条件。

具体差异包括交通流模式(如新加坡车辆靠左行驶)、路标和信号以及各种类型的路口、地形和其他特征。即使在同一个城市，由于交通密度、道路布局、地形和交通法规的不同，每个地区都有自己的道路规定，汽车每天都会遇到不同的行驶情况。

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，无论系统如何表现，输入都与系统的响应无关。开环有时也被称为模仿学习，因为系统只检查规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，车辆可能会偏离驾驶员最初选择的路线。那么其他司机也会做出相应的反应。

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，转弯时乘客是否可能因高加速而晕车，以及汽车接近非法横穿马路的行人时如何减速等。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，就像有经验和安全的人类驾驶员一样。

通过使用nuScenes帮助无人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，与世界分享这些知识，促进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来为规划进度铺平道路，这可能是自动驾驶的最终形式之一。

标签：现代

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