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导读

题目:自动驾驶汽车决策数据集综述

发表时间:2023年6月

关键词:自动驾驶,决策,数据集

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1 摘要

自动驾驶汽车(AV)有望重塑未来的交通系统,而决策是实现高级自动驾驶的关键模块之一。为了克服基于规则的方法无法很好地处理的复杂场景的问题,数据驱动的决策方法引起了越来越多的关注。用于开发数据驱动方法的数据集会极大地影响决策性能,因此有必要全面了解现有自动驾驶数据集。从采集来源来看,驾驶数据可分为车辆、环境和驾驶员相关数据。本研究比较了这三类最先进的数据集,并总结了它们的特征,包括使用的传感器、注释和驾驶场景。根据数据集的特点,本次调查还总结了数据集在AV决策各个方面的潜在应用,帮助研究人员找到合适的数据集来支持自己的研究。最后,本文总结了AV数据集的未来发展趋势。

2 车辆数据集

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图1. 自动驾驶决策数据集发展历史

3 驾驶环境数据集

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图2. 驾驶环境采集平台上的传感器数据

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图3. 驾驶环境数据集注释

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图4. 包含复杂行为交互的数据集

4 驾驶人数据集

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图5. 驾驶人数据集概述

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图6. 驾驶姿势数据集的数据类型

5 数据应用

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图7. 技术决策路线

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图8. 决策层细分

6 总结

在本文中,我们从四个方面调查了最先进的自动驾驶汽车决策数据集:车辆相关数据、环境相关数据、驾驶员相关数据及其具体应用。在简要回顾了决策数据集的发展历史后,我们给出了一个详细的总结,包括许多以前的调查中没有涵盖的最新数据集。我们将数据类型、注释和特征分为特定类别。在比较和特征分析的基础上,总结了自动驾驶汽车在各种决策中的局限性和潜在应用。通过组织对驾驶员、车辆和环境数据集类别的审查,本调查致力于在算法开发需要数据时,为AV决策的研究人员和开发人员提供清晰直观的选择参考。还总结了未来的趋势,为未来的数据集收集形式提供了建议。

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