全球最大的自動(dòng)駕駛汽車場景數(shù)據(jù)庫向公眾開放

全球最大的自動(dòng)駕駛汽車場景數(shù)據(jù)庫向公眾開放

華威大學(xué) WMG和Deepen AI的專家已經(jīng)啟動(dòng)了基于信用的公共訪問，以訪問最大的公共場景商店，用于測試自動(dòng)車輛。

被稱為“安全池? 場景數(shù)據(jù)庫”，它包含超過 250,000 個(gè)不同的場景，以創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)，使自動(dòng)駕駛汽車的操作對(duì)世界各地的用戶和行人來說更加安全。

自項(xiàng)目啟動(dòng)以來，已有超過 450 個(gè)組織注冊(cè)了該數(shù)據(jù)庫，隨著自主技術(shù)安全性的提高，專家們希望人工智能 (AI) 在道路車輛中的使用將會(huì)增加。

世界經(jīng)濟(jì)論壇軟件驅(qū)動(dòng)時(shí)代汽車倡議負(fù)責(zé)人 Maria J Alonso 博士解釋說：“利益相關(guān)者之間的合作是確保自動(dòng)駕駛汽車提供最高安全水平的關(guān)鍵。Safety Pool? 場景數(shù)據(jù)庫擁有超過 250,000 個(gè)場景及其協(xié)作方法，提供了一個(gè)平臺(tái)，有助于提高道路上的安全出行。”

自動(dòng)駕駛汽車的安全風(fēng)險(xiǎn)高嗎？

安全是在道路車輛中增加人工智能使用的最大挑戰(zhàn)。平均而言，每百公英里自動(dòng)駕駛汽車發(fā)生 9.1 起事故，而普通車輛每百萬公里發(fā)生 4.1 起事故。

目前市場上的自動(dòng)駕駛汽車仍需要一定程度的駕駛員集中度，但宣傳為自動(dòng)駕駛的車輛會(huì)導(dǎo)致駕駛員更加依賴該技術(shù)。這意味著發(fā)生事故時(shí)駕駛員的反應(yīng)時(shí)間會(huì)變慢。

此外，自動(dòng)駕駛汽車的軟件系統(tǒng)也可能出現(xiàn)意外故障，這增加了與其他道路使用者發(fā)生碰撞的可能性。在人工智能在運(yùn)輸行業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用之前，專家們對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的安全性了解有限。

安全池? 場景數(shù)據(jù)庫

新數(shù)據(jù)庫提供了由組織提供的各種不同操作設(shè)計(jì)領(lǐng)域 (ODD) 的場景，政府、行業(yè)和學(xué)術(shù)界可以利用這些場景來測試和基準(zhǔn)測試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

這些場景是通過新的場景生成方法生成的，例如基于知識(shí)的和基于數(shù)據(jù)的。他們專注于發(fā)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的故障以捕捉更多場景。

由于對(duì)商店的訪問是基于信用的，因此根據(jù)場景的獨(dú)特性及其有效性將信用獎(jiǎng)勵(lì)給貢獻(xiàn)組織。然后可以使用積分來訪問更多場景。該系統(tǒng)鼓勵(lì)用戶為不斷增長的數(shù)據(jù)庫做出貢獻(xiàn)，并為自動(dòng)駕駛汽車社區(qū)提供更多場景。

WMG 華威大學(xué)驗(yàn)證與驗(yàn)證負(fù)責(zé)人 Siddartha Khastgir 博士說：“隨著安全池? 場景數(shù)據(jù)庫的公開發(fā)布，我們正在普及生態(tài)系統(tǒng)中不易獲得的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。通過與國際標(biāo)準(zhǔn)接軌，并與英國和國際上的監(jiān)管機(jī)構(gòu)和開發(fā)商密切合作，我們的使命是使自動(dòng)駕駛汽車的安全性具有競爭力?！?

這些場景還涵蓋了多種屬性和機(jī)動(dòng)類型，例如城市環(huán)境、高速公路和不同的天氣條件，其中自動(dòng)駕駛汽車必須執(zhí)行不同的機(jī)動(dòng)類型，例如切入和超車。

車輛認(rèn)證機(jī)構(gòu)自動(dòng)車輛技術(shù)組負(fù)責(zé)人 Jamie McFaden 表示：“車輛認(rèn)證機(jī)構(gòu)，英國的型式認(rèn)證機(jī)構(gòu)，認(rèn)識(shí)到基于 ODD 的測試的重要性，因此正在評(píng)估 Safety Pool? 的使用。情景數(shù)據(jù)庫作為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)型式批準(zhǔn)過程的一部分。

“與我們與國際標(biāo)準(zhǔn)接軌的使命相一致，今天，每個(gè)場景都以 ASAM OpenScenario 1.1 和 ASAM OpenDRIVE 1.6 格式推出。這為使用 ASAM OpenX 標(biāo)準(zhǔn)的利益相關(guān)者之間提供了進(jìn)一步的互操作性，以進(jìn)行基于仿真的自動(dòng)車輛測試?！?

用例涵蓋自動(dòng)車道保持系統(tǒng)、低速班車和城市四級(jí)。用戶可以通過符合 ASAM OpenLabel 標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)域和行為標(biāo)簽高效地搜索場景。

Deepen AI 的首席執(zhí)行官 Mohammad Musa 總結(jié)道：“通過在 Safety Pool? 框架內(nèi)做出貢獻(xiàn)和工作，AV 車隊(duì)運(yùn)營商、原始設(shè)備制造商、一級(jí)供應(yīng)商和所有其他二級(jí)以上供應(yīng)商的商業(yè)利益相關(guān)者可以大幅加速驗(yàn)證和確認(rèn)，以及分享單個(gè)利益相關(guān)者自己很難收集到的見解和邊緣案例?！?

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