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*Argoverse 數據集中的范例數據
雷鋒網按，一直以來，在測試中采集到的數據都是各家自動駕駛廠商不愿示人的秘密。不過，最近這一密不透風的“高墻”開始有崩塌的征兆，自動駕駛行業正在向開源邁進。
今年 3 月份，安波福（Aptiv）就先行一步，成為第一家公開傳感器數據集的主流自動駕駛系統開發商。本周的 CVPR 大會上，Waymo 和 Argo.AI 也站上了開放數據集的潮頭。
一般來說，一臺自動駕駛測試車每天能采集到至少 4TB 原始數據，雖然這些實時數據都能起到幫助車輛理解周邊環境的作用，但在系統開發上，各家廠商的選擇非常局限。
在日常測試中，測試車上的工程師和技術人員會記下最有意義的場景。一天的測試結束后，車上所有的數據都會被匯集到數據中心，那些真正的精華會被打上標簽留作后續分析。至于其他的海量原始數據，對訓練機器學習系統來說并沒有什么價值。
詳細來說，工程師們最關心的其實就是數據中的行人、自行車、動物、交通信號燈等，在精華數據被“灌輸” 給AI 系統前，這些目標都必須打上標簽并手動給出注釋，以便系統能理解自己到底“看”到了什么。
在過去，開發者能用上的數據集相對較小，而且大多由攝像頭采集。安波福開放的數據集 NuScenes 則不同，除了攝像頭采集的圖片，這里還有 LiDAR 和雷達數據。在開放程度上，Waymo 和 Argo則又高出了一截。
我們先看看 Waymo，在該領域耕耘十年的超級巨頭這次放出的數據集包含 3000 個場景，是 NuScenes 的 3 倍。它還有 16.7 小時的視頻數據，60 萬幀圖片，2500 萬個 3D 限位框與 2200 萬個 3D 限位框。同時，Waymo 數據集攝像頭和 LiDAR 信息的同步也要好上不少。此外，5 顆傳感器為 Waymo 提供的 LiDAR 數據做了共享，而安波福的數據則只來自 1 顆 LiDAR。
Argo AI 的 Argoverse 數據集則有些不同。它納入了 LiDAR 和攝像頭數據，不過只覆蓋了 113 個邁阿密與匹茲堡的場景。當然，從另一個角度來看 Argoverse 的數據鏈更加完整，因為它覆蓋了測試車上 9 個攝像頭的視角，同時還囊括了車頂 2 臺 LiDAR 的“所見所聞”。此外，該數據集中有超過 10000 個帶注釋的目標。
Argo 的數據集注重傳感器與地圖數據的結合
據雷鋒網了解，最大的不同是，除了上述數據，Argo 還在數據集中加入了高精地圖數據。現在的 Argo 會在測試區域構建高精地圖，這些地圖覆蓋了兩座城市 290 千米的測試路線，地理位置、海拔、交通信號燈等數據一應俱全。在它們看來，有了高精地圖數據，能省下大量算力，否則車輛還需要在某些區域開啟全方位掃描以識別交通信號和路標等。
除了安波福、Waymo 和 Argo 三家公司在開放上做的努力，通用旗下的 Cruise 最近也有動作，它們對外分享了自己的可視化工具 Webviz。
與上面的三家公司類似，Cruise 的 180 輛測試車與龐大的虛擬車隊（3 萬臺）每天也會產生海量的數據，而這些數據是 Cruise 軟硬件堆棧進步的源泉。為了利用好這些數據，Cruise 還專門研發了自己的可視化工具 Webviz 供工程師使用，而這次 Cruise 要對外分享的就是這個工具。
“在公司成立初期，工程師們要將自動駕駛數據可視化需借助一系列工具。雖然這些工具都很強大，但想用好它們必須在特定平臺安裝完整的開發環境，同時手動在屏幕上給不同的工具留出地方。”Cruise 軟件工程師 Esther Weon 回憶道。“現在，Webviz 則成了 Cruise 應用最為廣泛的數據分析工具，我們可以和過去的種種麻煩說拜拜了。”
經過一段時間的開發與迭代，用戶已經可以借助最新版本的 Webviz 保存配置并與其他團隊成員分享工作所需的參數了。同時，設計人員還打通了 Webviz 與 Cruise 其它內部工具的聯系，方便工程師們翻閱模擬數據。
當然，這次對外開放的 Webviz 并沒有 Cruise 內部使用的那么強大，但它依然擁有許多通用面板，這就夠大多數開發者使用了。此外，Webviz 團隊還在為外部開發者設計新功能。未來它們還會放出一個公共 API，方便開發者們 DIY 出最適合自己的可視化工具。
在 Webviz 對外開放之前，Cruise 還開源了 Worldview，一款 2D 和 3D 場景圖形堆棧工具，用戶可配合鼠標與內建命令使用。與 Cruise“打對壘”的是 Uber，它們也開放了基于網絡的車輛數據平臺 AVS。
總的來說，各家公司試水開源對廣大的自動駕駛開發者來說是場及時雨，希望未來能有更多巨頭加入這一行列，畢竟大家要先把蛋糕做大才有更廣闊的商業空間。
PS：以下為雷鋒網整理的三大數據集下載地址
Argoverse 數據集下載地址：www.argoverse.org
Waymo 開放數據集下載地址：https://waymo.com/open/
安波福 NuScenes 數據集下載地址：https://www.nuscenes.org/
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