Unser AVS Lab freut sich darüber, die Veröffentlichung unserer neuesten Innovation im Bereich der autonomen Fahrtechnologie bekannt zu geben: das Extro-Spective Prediction (ESP) Dataset. Dieses neue Dataset ist ein Meilenstein in unseren laufenden Bemühungen, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von vollautonomen Fahrzeugen, insbesondere in Notfallszenarien, zu verbessern.
Die Herausforderung der Notfallszenarien-Vorhersage
Die Gewährleistung der Sicherheit in Notfallszenarien ist entscheidend für die Entwicklung autonomer Fahrsysteme. Eine zuverlässige und rechtzeitige Vorhersage dieser Szenarien ist essenziell, bleibt jedoch eine gewaltige Herausforderung. Notfälle sind selten und schwer zu erfassen, was die Entwicklung robuster Vorhersagemodelle historisch behindert hat.
Um dieses Problem zu lösen, haben wir das ESP-Dataset entwickelt, das sich auf die Langzeitvorhersage konzentriert, indem es unauffällige Zustandsvariationen in historischen Daten für Notfälle erfasst. Dieser innovative Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit solcher kritischen Szenarien zu verbessern und somit die Gesamtsicherheit zu erhöhen.
Wesentliche Merkmale des ESP-Datasets
- Umfangreiche Datenerfassung: Das ESP-Dataset umfasst Daten, die über 2.000 Kilometer gesammelt wurden und gezielt herausfordernde Szenarien mit Notfällen anvisieren. Diese umfangreiche Abdeckung sorgt für ein umfassendes Dataset, das die Entwicklung fortschrittlicher Vorhersagemodelle effektiv unterstützen kann.
- Semantische Umgebungsinformationen: Unser Dataset enthält detaillierte semantische Umgebungsinformationen, die einen reichen Kontext für jedes aufgezeichnete Szenario bieten. Dies verbessert die Qualität und Tiefe der Daten und macht sie wertvoller für prädiktive Modellierungen.
- Neues Bewertungsmaß - CTE: Wir haben eine neue Metrik namens Comprehensive Time-sensitive Evaluation (CTE) eingeführt, die eine umfassende Bewertung der Vorhersageleistung in Notfallszenarien bietet. Diese Metrik bietet einen robusten Rahmen zur Bewertung der Effektivität von Vorhersagealgorithmen unter zeitkritischen Bedingungen.
- Verbesserte Merkmalsextraktion und Netzwerk-Encoder: Die ESP-Merkmalsextraktion und der Netzwerk-Encoder sind so konzipiert, dass sie nahtlos mit bestehenden Backbones und Algorithmen integriert werden können. Diese Verbesserungen ermöglichen es Forschern und Entwicklern, die Fähigkeiten bestehender Systeme zu stärken und weitere Fortschritte in der autonomen Fahrtechnologie voranzutreiben.
Wenn Sie mehr über das ESP-Dataset erfahren möchten, können Sie die wichtigsten Informationen hier einsehen: