E2E Parking Dataset：面向端到端自动泊车的开放基准
机器人学
2025-08-04 v2 人工智能
摘要
端到端学习在自动泊车领域展现出巨大潜力，但缺乏公开可用的数据集限制了可复现性和基准测试。虽然 prior work 引入了基于视觉的泊车模型和数据生成、训练及闭环测试的管道，但该数据集本身未公开发布。为弥合这一差距，我们创建并开源了一个高质量的数据集，用于端到端自动泊车。使用原始模型，我们实现了 85.16% 的整体成功率，并具有更低的平均位置和姿态误差（分别为 0.24 米和 0.34 度）。
引用
@article{arxiv.2504.10812,
title = {E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking},
author = {Kejia Gao and Liguo Zhou and Mingjun Liu and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.10812},
year = {2025}
}