Lyft 發佈最大 L5 自動駕駛預測數據集

Lyft 近日發佈了一個 Level 5 級別的自動駕駛預測數據集，包含了超過 1000 個小時的駕駛記錄。此外，公司還發起自動駕駛運動預測挑戰賽，獎金池 3 萬美金。

Lyft 又發佈了新的數據集。

去年 7 月，Lyft 發佈了 L5 級別自動駕駛感知數據集，包含超過 5 萬 5 千個由人類標記的 3D   註釋幀。當時官方稱做是目前同類產品中最大的公開數據集。

這纔剛過去一年，Lyft 又發佈了一套 L5 級別的自動駕駛預測數據集。

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17 萬個場景，2500 多千米道路數據

Lyft 這次發佈的數據集側重於運動預測。官方表示，自動駕駛領域長期研究的一個問題是，建立足夠健壯和可靠的模型，來預測交通運動。

這些數據是由 23 輛自動駕駛車輛組成的車隊，在加州帕洛阿爾託的一條固定路線上收集的，歷時 4 個月，包含遇到的汽車，行人和其餘障礙物的行駛日誌。

該數據集具體包括：

• 1000 個小時：超過 1000 個小時的自動駕駛汽車移動記錄；
• 17 萬個場景：每一個場景持續約 25 秒，包括交通訊號燈、航拍地圖、人行道等；
• 16000 英里：來自公共道路的 16000 英里（約合 2575 千米）數據；
• 15242 個註釋圖：包括已標記元素的高清語義圖以及該區域的高清鳥瞰圖。

數據集中鳥瞰語義圖示例

這些運動數據由安裝在 Lyft 車頂的傳感器組收集，當車輛行駛數萬英里時，傳感器組會捕捉激光雷達、攝像機以及雷達數據。

數據集中，每一個場景在給定的時間點編碼了車輛周圍的狀態，紅色爲自動駕駛汽車，黃色爲其餘車輛

Lyft 表示，該集合與提供的工具包一塊兒，構成了迄今爲止最大、最完整、最詳細的數據集，用於開發自動駕駛，機器學習任務，如運動預測、規劃和仿真。

目前，該數據集只開放部分子集下載，包括：

• 樣本數據集（53 MB）
• 訓練數據集（分三部分，共 69.4 GB）
• 鳥瞰圖（2 GB）
• 語義圖（2 MB）

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Prediction

發起挑戰賽，獎金池 3 萬美金

與此同時，Lyft 還計劃發起一項挑戰，將於 8 月在谷歌 Kaggle 平臺上開始，並頒發總計 30000 美圓的獎金。

去年 Lyft 發起的自動駕駛 3D 目標檢測競賽，獎金池共 25000 美圓

本次挑戰賽重點：

• 競賽要求：參賽者預測交通工具的動向；
• 準備工做：官方提醒，各位研究人員和工程師從如今起，就能夠下載訓練數據集和基於 Python 的軟件包，對數據進行實驗。由於測試和驗證套件將做爲競賽的一部分來發布；
• 最終目的：經過數據集與競賽，加強研究界能力，加速創新。

Lyft 工程高級總監 Sacha Arnoud 和音視頻研究總監 Peter Ondruska 在博客中寫道，「數據是嘗試最新的機器學習技術的動力，對大規模、高質量的自動駕駛數據數據的獲取雖然是有限的，但這並不該妨礙咱們在這一研究上的實驗。」

「咱們相信無人駕駛將成爲交通系統中，更便捷、更安全和可持續發展的部分，」Arnoud 和 Ondruska 說道，「經過與研究社區共享數據，咱們但願明確自動駕駛中，重要的和未解決的挑戰。」

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博客地址：

https://medium.com/lyftlevel5/fueling-self-driving-research-with-level-5s-open-prediction-dataset-f0175e2b0cf8

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/2006.14480.pdf

GitHub 地址：

https://github.com/lyft/l5kit/