trajdata：面向多个人类轨迹数据集的统一接口
计算机视觉与模式识别
2023-07-27 v1 机器学习
机器人学
摘要
近年来轨迹预测领域显著增长，部分归因于众多大规模、真实世界的人类轨迹数据集的发布，用于自动驾驶车辆（AVs）与行人运动追踪。尽管此类数据集对社区是一大助益，但它们各自使用定制且独特的数据格式与 API，使研究人员跨多个数据集训练与评估方法变得繁琐。为弥补这一点，我们提出 trajdata：一个面向多个人类轨迹数据集的统一接口。其核心在于，trajdata 为轨迹与地图数据提供简单、统一且高效的表示与 API。作为能力展示，本文中对现有轨迹数据集进行了全面的实证评估，为用户提供对支撑当前多数行人与 AV 运动预测研究数据的丰富理解，并基于这些洞见对未来数据集提出建议。trajdata 采用宽松许可证（Apache 2.0），可在线访问 https://github.com/NVlabs/trajdata。
引用
@article{arxiv.2307.13924,
title = {trajdata: A Unified Interface to Multiple Human Trajectory Datasets},
author = {Boris Ivanovic and Guanyu Song and Igor Gilitschenski and Marco Pavone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.13924},
year = {2023}
}
备注
15 pages, 15 figures, 3 tables