面向自动驾驶汽车评估的真实世界场景挖掘
机器人学
2021-07-13 v2 人工智能
摘要
基于场景的自动驾驶汽车（AVs）评估方法得到了汽车领域众多参与者的广泛支持。从真实世界数据中提取的场景可用于定义评估场景并估计其相关性。因此，人们提出了多种从真实世界数据中捕获场景的技术。本文提出一种采用两步法从真实世界数据中捕获场景的新方法。第一步是对数据自动打标签。第二步，我们基于已标注的标签挖掘由标签组合所表示的场景。我们方法的好处之一是，这些标签可用于识别在不同类型场景中共享的场景特征。如此，这些特征仅需识别一次。此外，该方法不特定于某一种场景类型，因此可应用于大量各异的场景。我们给出了两个示例以说明该方法。本文最后给出了我们方法的一些有前景的未来可能方向，例如自动生成用于自动驾驶汽车评估的场景。
引用
@article{arxiv.2006.00483,
title = {Real-World Scenario Mining for the Assessment of Automated Vehicles},
author = {Erwin de Gelder and Jeroen Manders and Corrado Grappiolo and Jan-Pieter Paardekooper and Olaf Op den Camp and Bart De Schutter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00483},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 8 figures, 4 tables