蓋世汽車訊 6月22日，現代汽車與安波福合資企業、自動駕駛技術公司Motional宣布將推出擴展的公共數據集nuPlan，旨在幫助自動駕駛系統提高效率和安全性。

nuPlan是全球首個自動駕駛汽車規劃的基準，包含一個大規模機器學習數據集和一個用于測量規劃技術性能的工具包。該數據集旨在幫助構建自動駕駛系統，能在復雜、混亂的環境中不斷提供安全且符合系統要求的性能。其中，測量工具包本質是一個虛擬駕駛測試。此外nuPlan還模擬了與其他交通參與者的不確定交互，例如在現實世界中的交互。

（圖片來源：Motional）

盡管基于機器學習（ML）的規劃已被廣泛研究，但由于缺乏為閉環評估提供通用框架的已發布數據集，該領域的發展受到了限制。Motional旨在通過提供基于機器學習的規劃數據集、閉環評估和規劃相關指標填補這一空缺。

nuPlan能夠擴展到駕駛員在現實世界中遇到的所有復雜情況，包括每1,000小時駕駛會經歷一次的極端邊緣情況。這些數據無需人工注釋，完全由機器完成，但質量幾乎一致。此外，該數據集超大，包含約5億張圖像和1億張激光雷達掃描。

由于nuScenes專注于具有高質量注釋的高度策劃的數據，因此僅包含五個小時的駕駛數據。相比之下nuPlan數據集可提供1,500小時，相當于4.7年的平均駕駛時間，而美國人平均每天的開車時間為52分鐘。

為什么需要更多數據呢？考慮大多數人駕駛的多樣化環境，在Motional測試自動駕駛出租車的所有區域，包括波士頓市中心、匹茲堡的住宅區、新加坡的創業中心和拉斯維加斯大道，每個地方都有其獨特的駕駛狀況。

具體不同之處包括交通流模式（如在新加坡車輛靠左行駛）、道路標志和信號，以及各種類型的十字路口、地形和其他特征。即使在同一個城市，由于交通密度、道路布局、地形和交通法規各不相同，以及各地區擁有自己的道路規定，因此汽車每天都會遇到不同的駕駛情況。

nuPlan的另一個顯著優勢是其閉環測試能力，改進了現有基準測試中使用的開環測試。開環系統中，無論系統的行為如何，輸入都與系統的響應無關。開環有時被稱為模仿學習，因為系統只是檢查計劃路線是否與駕駛員采取的路線相似。在閉環評估中，計劃路線用于控制車輛。因此車輛可能會偏離司機原來選擇的路線。然后其他司機會做出相應的反應。

此外，Motional閉環駕駛測試還進行了其他測試，如汽車在超車時應保持多遠距離，乘客是否可能因轉彎時的高加速度而暈車，以及車輛在接近違規過馬路的行人時如何減速。閉環測試考慮了與上述場景相關的規劃指標，以及交通規則、車輛動態、目標實現，這與經驗豐富且安全的人類駕駛員一樣。

通過使用nuScenes幫助無人駕駛車輛更好地觀察世界和周圍的其他道路使用者，Motional可以改變感知，并與世界分享這些知識，推動自動駕駛技術的發展。隨著將來nuPlan的推出，Motional希望通過提供大規模數據集和通用基準，為規劃進展鋪平道路，而這可能是自動駕駛的最終形態之一。

返回第一電動網首頁 >