全球最大的自動駕駛汽車場景數(shù)據(jù)庫向公眾開放

全球最大的自動駕駛汽車場景數(shù)據(jù)庫向公眾開放

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

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

自項目啟動以來，已有超過 450 個組織注冊了該數(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增加。

世界經(jīng)濟論壇軟件驅(qū)動時代汽車倡議負責人 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 個場景及其協(xié)作方法，提供了一個平臺，有助于提高道路上的安全出行?！?

自動駕駛汽車的安全風險高嗎？

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。

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

此外，自動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。在人工智能在運輸行業(yè)得到更廣泛的應用之前，專家們對自動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)計領(lǐng)域 (ODD) 的場景，政府、行業(yè)和學術(shù)界可以利用這些場景來測試和基準測試自動駕駛系統(tǒng)。

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

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

WMG 華威大學驗證與驗證負責人 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)。通過與國際標準接軌，并與英國和國際上的監(jiān)管機構(gòu)和開發(fā)商密切合作，我們的使命是使自動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動類型，例如城市環(huán)境、高速公路和不同的天氣條件，其中自動駕駛汽車必須執(zhí)行不同的機動類型，例如切入和超車。

車輛認證機構(gòu)自動車輛技術(shù)組負責人 Jamie McFaden 表示：“車輛認證機構(gòu)，英國的型式認證機構(gòu)，認識到基于 ODD 的測試的重要性，因此正在評估 Safety Pool? 的使用。情景數(shù)據(jù)庫作為自動駕駛系統(tǒng)型式批準過程的一部分。

“與我們與國際標準接軌的使命相一致，今天，每個場景都以 ASAM OpenScenario 1.1 和 ASAM OpenDRIVE 1.6 格式推出。這為使用 ASAM OpenX 標準的利益相關(guān)者之間提供了進一步的互操作性，以進行基于仿真的自動車輛測試?！?

用例涵蓋自動車道保持系統(tǒng)、低速班車和城市四級。用戶可以通過符合 ASAM OpenLabel 標準的設(shè)計域和行為標簽高效地搜索場景。

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

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