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继Waymo之后 Lyft开源L5自动驾驶汽车研发数据集

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时间:1900/1/1 0:00:00

Ford

(图片来源:Lyft官网)据外媒报道,当地时间7月23日,为了推动无人监管自动驾驶汽车的发展,Lyft发布了一个自动驾驶汽车数据集,该公司称这是同类汽车中最大的。现在,数据集以现有的nuScenes格式免费提供,该格式最初是由Aptiv开发的。除了55000个手动标记的3D标注交通机构帧,数据集还包括7个摄像头和3个激光雷达传感器的比特流数据,一个用于驾驶的地面地图,以及一个具有空间语义的高精度地图,其中包括4000多条车道,196条人行横道,60个停车标志,54个停车区,8个减速带,11个缓冲区等。Lyft表示,此类样本是由福特Fusion自动驾驶汽车车队从有限的地理区域收集的。每辆福特Fusion自动驾驶汽车的车顶都装有能够发射40束激光束的激光雷达,保险杠上也装有能够发射40束激光束的激光雷达。它还配备了一个广角摄像头和一个稍微向上安装的长焦摄像头,以检测交通灯。在发布数据集的同时,Lyft还宣布了一项针对开发者的工程挑战,这些开发者有兴趣使用数据集中包含的样本建立机器学习模型。Lyft将提供价值2.5万美元的现金奖励,并派顶级选手参加今年12月的NeurIPS大会。该数据集由Lyft的L5团队编制,该团队由300多名工程师、应用研究人员、产品经理、运营经理以及致力于构建自动驾驶共享出行系统的人士组成。自2017年7月成立以来,该团队开发了一种新的3D分割框架,一种评估车辆能效的新方法,以及一种使用众包地图跟踪车辆运动的技术。Lyft于2018年3月开始在公共道路上测试自动驾驶汽车,这是在完成私人道路上的自动驾驶汽车测试并启动员工试点项目一年后。今年5月,该公司与谷歌母公司Alphabet的自动驾驶子公司Waymo合作,以便Waymo的客户可以通过Lyft在亚利桑那州凤凰城运营的应用程序呼叫Waymo的自动驾驶汽车。此外,该公司还继续与自动驾驶汽车初创公司Ambofo合作,后者在拉斯维加斯为Lyft客户提供了一支小型自动驾驶车队。今年6月,在加州长滩举行的IEEE计算机视觉和模式识别(CVPR)2019大会上,Waymo还公布了一个高质量的自动驾驶多模态传感器数据集。数据集包括3000个驾驶场景,16.7小时的视频数据,60万帧,以及大约2500万个3D边界框和2200万个2D边界框。其他类似的开源数据集包括mapi pile的街景图像的Vistas数据集、用于移动机器人和自动驾驶研究的KITTI数据集、由戴姆勒、马克斯·普朗克信息学研究所和Tudarmstadt视觉影响集团开发和维护的Cityscapes数据集。Ford

(图片来源:Lyft官网)据外媒报道,当地时间7月23日,为了推动无人监管自动驾驶汽车的发展,Lyft发布了一个自动驾驶汽车数据集,该公司称这是同类汽车中最大的。现在,数据集以现有的nuScenes格式免费提供,该格式最初是由Aptiv开发的。除了55000个手动标记的3D标注交通机构帧,数据集还包括7个摄像头和3个激光雷达传感器的比特流数据,一个用于驾驶的地面地图,以及一个具有空间语义的高精度地图,其中包括4000多条车道,196条人行横道,60个停车标志,54个停车区,8个减速带,11个缓冲区等。Lyft表示,此类样本是由福特Fusion自动驾驶汽车车队从有限的地理区域收集的。每辆福特Fusion自动驾驶汽车的车顶都装有能够发射40束激光束的激光雷达,保险杠上也装有能够发射40束激光束的激光雷达。它还配备了一个广角摄像头和一个稍微向上安装的长焦摄像头,以检测交通灯。在发布数据集的同时,Lyft还宣布了一项针对开发者的工程挑战,这些开发者有兴趣使用数据集中包含的样本建立机器学习模型。Lyft将提供价值2.5万美元的现金奖励,并派顶级选手参加今年12月的NeurIPS大会。该数据集由Lyft的L5团队编制,该团队由300多名工程师组成,应用……研究人员、产品经理、运营经理以及致力于构建自动驾驶共享出行系统的人。自2017年7月成立以来,该团队开发了一种新的3D分割框架,一种评估车辆能效的新方法,以及一种使用众包地图跟踪车辆运动的技术。Lyft于2018年3月开始在公共道路上测试自动驾驶汽车,这是在完成私人道路上的自动驾驶汽车测试并启动员工试点项目一年后。今年5月,该公司与谷歌母公司Alphabet的自动驾驶子公司Waymo合作,以便Waymo的客户可以通过Lyft在亚利桑那州凤凰城运营的应用程序呼叫Waymo的自动驾驶汽车。此外,该公司还继续与自动驾驶汽车初创公司Ambofo合作,后者在拉斯维加斯为Lyft客户提供了一支小型自动驾驶车队。今年6月,在加州长滩举行的IEEE计算机视觉和模式识别(CVPR)2019大会上,Waymo还公布了一个高质量的自动驾驶多模态传感器数据集。数据集包括3000个驾驶场景,16.7小时的视频数据,60万帧,以及大约2500万个3D边界框和2200万个2D边界框。其他类似的开源数据集包括mapi pile的街景图像的Vistas数据集、用于移动机器人和自动驾驶研究的KITTI数据集、由戴姆勒、马克斯·普朗克信息学研究所和Tudarmstadt视觉影响集团开发和维护的Cityscapes数据集。

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