自动驾驶“福利”,Aptiv开放多传感融合共享数据集

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去年从德尔福分拆的Aptiv(安波福),可能正在考虑将过去几年积累的自动驾驶测试数据开放共享。

“一直以来,自动驾驶技术的源头来自学术界。”Aptiv Automated Mobility总裁兼nuTonomy创始人卡尔•伊阿格内玛(Karl Iagnemma)表示。

nuTonomy是从麻省理工学院孵化出来的自动驾驶初创公司,于2017年被Aptiv以4亿美元的价格收购。“美国学术界一直推崇开源社区模式,并通过分享来带动技术进步。”Iagnemma表示。

在自动驾驶开发领域,数据代表着公司的核心竞争力。过去几年,Aptiv积累了大量的自动驾驶路测数据,其在多个地方的测试车队每天都要进行20小时以上的测试,每小时产生约2TB的数据。

当然,对于Aptiv来说,这些数据也可以转换为商业利益,但显然Iagnemma并不想这么做。

去年,nuTonomy与Scale发布了一款自动驾驶数据集——nuScenes。据透露,其数据集不论从容量还是精度上讲,都比KITTI、百度的ApolloScape及Udacity自动驾驶汽车库等数据组要强,初创公司Scale为nuScenes提供注释。

这个数据集,包含约1000个场景、140万张照片、40万次激光雷达扫描,以及40万张图像高亮显示(边框处理),带有visibility、activity、pose等属性。这些场景来自新加坡和波士顿的Aptiv车队,由Aptiv的注释伙伴Scale进行标注。

“它非常有价值,”Iagnemma说,“这需要很多时间和精力来处理,对于任何一家初创公司和开发人员来说,这是非常昂贵的成本。”

NuScenes是目前同类产品中最大的开源数据集,为数百家自动驾驶开发公司提供了获取有效数据的渠道,包括学术机构以及Uber等竞争对手。

在Iagnemma看来,守住这些数据来赚钱并非现阶段的第一目标。尤其是Uber的自动驾驶致命事故发生后,重新建立公众的信任至关重要。“我们首先要把市场蛋糕做大,必须要提高安全标准,而在一定范围内共享数据和开源是最好的方式。”

按照计划,nuScenes的完整版本数据集将在这个月(官方披露3月25日)对外发布。完整的数据集包括大约140万张相机图像,近40万张激光雷达扫描图,140万张雷达扫描图和140万张物体边界框图,以及4万个关键帧。

nuScenes是第一个大规模数据集,提供从一个自动驾驶车辆的整个传感器套件(6个摄像头,1个激光雷达,5个雷达,GPS, IMU)的数据。与KITTI相比,nuScenes包含了7倍多的对象注释,同时也是基于多传感融合的数据集。

目前,提供数据的车辆传感器配置包括1个32线激光雷达,5个长距毫米波雷达、6个摄像头(1/1.8英寸CMOS传感器,1600×1200分辨率)。

为了在激光雷达和相机之间实现良好的交叉模态数据对齐,当顶部激光雷达扫过相机FOV中心时触发相机曝光。图像的时间戳为曝光触发时间,激光雷达扫描的时间戳为当前激光雷达帧完成全旋转的时间。

考虑到相机的曝光时间几乎是瞬时的,这种方法通常会产生良好的数据对齐。相机运行在12Hz,而激光雷达运行在20Hz,相机的曝光均匀分布在20次激光雷达扫描中。

目前,nuScenes数据集完全可以免费用于非商业用途,包括但不限于个人用途、教育用途以及一些研究用途。如果希望使用nuScenes数据集用于商业用途,nuScenes也开放商业许可申请。

nuScenes数据集的主要任务是三维对象检测。三维物体检测的目标是在每个物体周围放置一个紧密的三维包围框。

nuScenes也可以用于二维目标检测。利用已知的摄像机标定参数,可以将三维物体包围盒投影到任意摄像头视觉中,并所有相机的全景视图中标记每个对象的可见级别,以推断遮挡的级别。

不过,Iagnemma并不想借助软件开发社区来反向获得技术提升。“社区众包模式有很大的想象空间,但自动驾驶是一个安全关键系统,如果没有严格的审查机制,这几乎不可能。”

一直以来,Aptiv在提高感知安全性方面和其他同行有一些差异。比如,他们会以信息告知的方式向乘坐公司测试车的乘客解释车辆为什么会执行一些“意外”操作。比如,躲避另一辆并道车辆、感知系统对障碍物的错误判断等等。

“我们的车有时候会把一些可以忽视的障碍物看成是行人或者动物,但乘客在收到我们的信息后,大多都认可我们的做法。”Iagnemma表示,这就是实际路测以及与你的用户进行充分沟通的价值。“我们永远不能把工程师和用户混为一谈。”

目前,Aptiv和Lyft合作的30多辆自动驾驶车已经为乘客提供超过4万次出行服务,每次乘坐完毕后,乘客都要按1到5的等级对体验进行打分。

Iagnemma透露,目前平均数据是4.95分,90%的乘客说他们会再次乘坐。“这告诉我一切都很满意,他们觉得舒适,感到很安全。”

按照计划,Aptiv预计将在2021年至2022年,在大学校园等人员密集地区进行商业部署。如果成本曲线保持不变,到2030年,个人拥有自动驾驶汽车的市场将开始出现。到2050年,普及率将会显著提高。

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