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Lyft 近日发布了一个 Level 5 级别的自动驾驶预测数据集，包含了超过 1000 个小时的驾驶记录。此外，公司还发起自动驾驶运动预测挑战赛，奖金池 3 万美金。

Lyft 又发布了新的数据集。

去年 7 月，Lyft 发布了 L5 级别自动驾驶感知数据集，包含超过 5 万 5 千个由人类标记的 3D 注释帧。当时官方称作是目前同类产品中最大的公开数据集。

这才刚过去一年，Lyft 又发布了一套 L5 级别的自动驾驶预测数据集。

万个场景，2500 多公里道路数据

Lyft 此次发布的数据集侧重于运动预测。官方表示，自动驾驶领域长期研究的一个问题是，创建足够健壮和可靠的模型，来预测交通运动。

这些数据是由 23 辆自动驾驶车辆组成的车队，在加州帕洛阿尔托的一条固定路线上收集的，历时 4 个月，包含遇到的汽车，行人和其他障碍物的行驶日志。

该数据集具体包括：

• 1000 个小时：超过 1000 个小时的自动驾驶汽车移动记录；
• 17 万个场景：每个场景持续约 25 秒，包括交通信号灯、航拍地图、人行道等；
• 16000 英里：来自公共道路的 16000 英里（约合 2575 公里）数据；
• 15242 个注释图：包括已标记元素的高清语义图以及该区域的高清鸟瞰图。

数据集中鸟瞰语义图示例

这些运动数据由安装在 Lyft 车顶的传感器组收集，当车辆行驶数万英里时，传感器组会捕捉激光雷达、摄像机以及雷达数据。

数据集中，每个场景在给定的时间点编码了车辆周围的状态，红色为自动驾驶汽车，黄色为其他车辆

Lyft 表示，该集合与提供的工具包一起，构成了迄今为止最大、最完整、最详细的数据集，用于开发自动驾驶，机器学习任务，如运动预测、规划和仿真。

目前，该数据集只开放部分子集下载，包括：

• 样本数据集（53 MB）
• 训练数据集（分三部分，共 69.4 GB）
• 鸟瞰图（2 GB）
• 语义图（2 MB）

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原文发布时间：2020-06-30
本文作者：神经星星
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