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『汽车公社』自动驾驶数据集被迫开放“营业”( 二 )


研究人员根据传感器的读数生成地图和行人姿态数据 ， 包括3D地面反射率地图、3D点云地图、六自由度地面真实姿态和局部姿态传感器信息 。 这些反映了季节差异（数据是在晴天、下雪和多云的情况下以及在秋季期间捕获） ， 并且涵盖了多种驾驶环境 ， 包括高速公路、立交桥、桥梁、隧道、建筑区域和植被覆盖区 。
如今 ， 大多数感知系统都严重依赖机器学习或深度核心算法 ， 感知系统处理传感器信号并尝试对车辆周围的物体进行分类 。 为了能够完成此任务 ， 必须使用经过彻底标记和注释标识所有道路的相关数据 ， 才能更好的发挥出数据的价值 。 值得注意的是 ， 标记过程可能比原始数据收集还要耗时 。
『汽车公社』自动驾驶数据集被迫开放“营业”
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福特指出 ， 福特自动驾驶汽车数据集中的每个日志均带有时间水印 ， 并包含来自传感器的原始数据、校准值、姿态轨迹、地面真实姿态和3D地图 。 它具有ROSbag文件格式 ， 可使用开源机器人操作系统（ROS）对其进行可视化、修改和应用 。
实际上是话语权的争夺
在自动驾驶汽车上投入了大量资金 ， 福特仍然向研究人员免费提供它的自动驾驶汽车数据集 ， 但实际上也有所保留 。 此次福特公开的包括Argo正在使用的所有九台摄像头的视图 ， 以及两个带有10,000多个带注释目标的数据 ， 但它仅涵盖迈阿密和匹兹堡记录的113个场景 。
在自动驾驶技术发展的初期 ， 企业对数据的所有权非常谨慎 ， 各家收集的数据代表着它们的用户、资源和技术 。 技术垄断虽然能够最大限度地强化自己的优势 ， 但同时也阻碍了技术的进步 。 虽然自动驾驶车辆数据共享的重要性得到了整个行业的认可 ， 但出于行业竞争、产权保护等等方面的考虑 ， 企业之间大概不会无私贡献所有数据 。
『汽车公社』自动驾驶数据集被迫开放“营业”
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事实上 ， 开放数据集确实是在帮助别人 ， 但企业自身也能获益 。 自动驾驶数据采集是一个周期长 ， 地域广的长时间项目 ， 如果各家都将自己的采集数据共享的话 ， 就可以共同减少数据采集时间 ， 从而促进行业的整体发展 ， 促进商业化 。
但实际情况是 ， 在技术层面 ， 对于一般研究而言 ， 得到新的分类和预测算法可能具有巨大的价值 。 但由于具体数据取决于传感器规格及其在车辆上的位置 ， 还有很多实际原因导致诸多数据无法获得 。 除非有人使用与捕获数据的原始车辆完全相同的配置 ， 否则如果不对视差进行调整 ， 它对于训练特定的自动驾驶系统可能没有用 。
毫无疑问 ， 公开数据集 ， 可以吸引更多企业和开发者利用并补充数据集 。 如果某一家的数据或者代码被竞争对手采用 ， 相当于这家公司为自动驾驶汽车制定了一个非正式的标准 ， 有助于该企业的发展和地位的加强 。 这一开放数据的企业也可以将其他公司收购 ， 或者收取利益许可其他企业使用该平台 。
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当前全球所有车企都将智能化转型作为战略来抢占技术的制高点 ， 中国也不例外 。 2月份出台的《智能汽车创新发展战略》 ， 对中国的自动驾驶来说具有重大利好 。 但是在回过头来看国外公司开放的自动驾驶数据集 ， 主要针对底特律、波士顿、新加坡等地的环境解析 。 对于道路、交通、环境差别迥异的国内驾驶环境来说 ， 是否有用还有待商榷 。
不过国内的百度“Apollo”自动驾驶平台 ， 也是通过开源代码 ， 联合诸多车企达成合作 。 此外 ， 小马智行和华为等中国公司 ， 也在快速抢占自动驾驶市场的份额 。 2019年自动驾驶汽车脱离数据报告中 ， 排名前十的企业中有四家来自于中国 。 由此可见 ， 中外企业均在抢占自动驾驶各层面技术的标准制定和话语权 。


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