Lyft发布新的自动驾驶汽车数据集并发起30,000美元挑战赛

在发布感知数据集并结束其2019年的对象检测竞赛之后，Lyft今天共享了一个新的语料库-预测数据集-包含其23辆自动驾驶汽车车队遇到的汽车，行人和其他障碍物的行驶日志帕洛阿尔托。与此同时，该公司计划发起一项挑战，将要求参赛者预测交通代理的动向。

自动驾驶领域的一个长期研究问题是创建足够强大和可靠的模型来预测交通流量。Lyft的数据集着重于运动预测，包括其车队穿越道路的交通类型的移动，例如汽车，骑自行车的人和行人。这种运动是从安装在Lyft车顶的传感器套件收集的数据得出的，当车行驶数万英里时，该传感器会捕获诸如激光雷达和雷达读数之类的信息：

1. 记录1000多个小时的业务代表移动
2. 170,000个场景，每个场景持续约25秒
3. 来自公共道路的16,000英里数据
4. 15,000个语义图注释
5. 该区域的底层高清语义图

根据Lyft的Sacha Arnoud和Peter Ondruska的说法，当与Lyft的团队在帕洛阿尔托，伦敦和慕尼黑之间建立的语义高清地图配对时，语料库包含创建预测模型所需的部分，使预测模型能够使车辆在给定情况下选择安全轨迹。 。他们在博客文章中写道：“数据是尝试最新的机器学习技术的动力，并且对大规模，高质量的自动驾驶数据的有限访问不应妨碍对这一研究问题的实验。”“通过这些数据集和竞争，我们旨在增强研究社区的能力，加速创新，并从成熟的[自动驾驶汽车]计划的角度分享解决问题的见解。”

培训数据集和随附的基于Python的软件包从今天开始可用。测试和验证套件将作为竞赛的一部分发布，竞赛将于8月在Google的Kaggle平台上开始，并颁发总计30,000美元的奖金。

“我们相信无人驾驶将成为更便捷，更安全和可持续发展的交通系统的关键部分，” Arnoud和Ondruska继续说道。“通过与研究社区共享数据，我们希望阐明自动驾驶中的重要和未解决的挑战。在一起，我们可以更快地实现自动驾驶的好处。”

Lyft的第二项挑战开始于Waymo扩大其公共驾驶数据集并发起110,000美元的Waymo Open Dataset竞赛数月之后。获奖者在6月中旬于2020年计算机视觉和模式识别会议(CVPR)的研讨会上宣布，该会议由于冠状病毒大流行而于今年在线举行。

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