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UC伯克利联手Waymo等发起自动驾驶预测挑战赛,CVPR揭晓结果

允中 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

又一个自动驾驶挑战赛起动,目标明确,组织者来头不小。

前不久,UC麦吉尔大学机械设备控制系统实验室(MSC Lab)携手并肩Waymo、Graviti(格物钛)和AWS,进行“INTERACTION数据集预测挑战赛”。

关键总体目标,期待进一步推动自动驾驶行业的个人行为预测技术性发展趋势,加快预测模型/优化算法点评的科学研究。

这也是业内针对该自动驾驶技术性挑戰的一次关键行动。

个人行为预测为什么是挑戰?

现阶段,不论是学界,還是工业领域,都一致认可个人行为预测(Prediction: 如运动轨迹、姿势、用意)是自动驾驶行业最具趣味性的难题之一,它是阻拦全自动驾驶保持的一大要素。

而要处理这一难题,有两个标准必不可少:

一是包括许多 车子和非机动车互动的真正情景健身运动数据信息的搜集和累积。

二是能够 根据这种数据信息对各种各样预测优化算法开展恰当而合理的点评。

但悲剧的是,现阶段没有一个能够 公平公正较为不一样预测模型(或优化算法)特性的标准,尤其是在充分考虑有整体规划在环的状况下(模型集成化了预测和整体规划2个控制模块),公平公正标准是个大难点。

因此UC麦吉尔大学机械设备控制系统实验室(MSC Lab)与来源于卡尔斯鲁厄理工大学(KIT),及其国立大学法国巴黎高等学校煤业学校(MINES ParisTech)的合作方,相互创建了一个全球性、进攻性、团队协作能力的数据集(INTERACTION)。

它能精确重现不一样國家的各种各样安全驾驶情景中路面使用人(如车子、非机动车)的很多易用性个人行为。

因此,更进一步的“武会友”还可以根据此进行。

INTERACTION数据集预测挑战赛

此次共分成 5 个挑战赛。

分别是基本挑战赛、数据信息高效率挑战赛、抽象性挑战赛、闭环控制挑战赛、开源系统挑战赛。

此次比赛方案在4月和6月举行二轮赛事,依据比较账面价值的指标值对预测模型和优化算法开展不一样层面的点评和检测。

参赛选手能够 得到训炼和认证数据集的键入和輸出,但只有得到检测集的键入。

在参赛选手递交了检测集在优化算法輸出的結果后,将开展一系列点评,并在主题活动排名榜上发布评分。

第一轮比赛将不断到4月底截至,挑战赛数据集和結果将在6月举办的Waymo 2020 CVPR 的社区论坛上发布。

大量详细信息,还可以移景文尾传送器。

主办方

另外,也详细介绍下此次挑战赛的主办方。

UC麦吉尔大学的机械设备控制系统实验室(MSC实验室)

由Massayoshi Tomizuka专家教授领导干部管理方法。Massayoshi Tomizuka专家教授于1963年任职UCB机械设备工程学院,现阶段是Cheryl和John Neerhout,Jr.优秀专家教授。MSC实验室对小车自动化技术和操纵行业有30很多年的科学研究历史时间,并与佛罗里达州PATH协作展现了Demo’97。

以往十年,MSC实验室集中化科学研究智能化/独立系统软件及其这类系统软件和人的互动,涉及到生产制造(工业机械手)和运送(自动驾驶车子)行业。

该科学研究注重了模型操纵与深度学习中间的协同效应,另外还与诸多工业生产小伙伴协作开展自动驾驶科学研究,包含安全性合理的方案/操纵、易用性预测/管理决策、强劲的认知/精准定位及其仿真模拟/检测/数据集等层面。

Waymo

谷歌母公司 Alphabet 主打产品自动驾驶分公司,全世界自动驾驶的领头雁游戏玩家。

AWS(亚马逊云)

amazonAWS(Amazon Web Services (AWS) )是amazon出示的技术专业云计算技术,于2007年发布,是世界最大的云计算技术经销商。其关键优点之一是可以以依据市场拓展来拓展的较低变动成本来取代早期资产基础设施建设花费。

Graviti(格物钛)

本次出示AI网络服务的服务平台,并且值得一提的是,这也是一家我国AI新成立公司。其创办人崔运凯毕业于上海交大和美国宾夕法尼亚大学,曾任Uber 自动驾驶单位的Tech Lead Manager,是该单位最初期一批职工。

以便考虑公司AI开发人员在将优化算法变为运用商品的全过程中必须高精确度,产业化的真值数据信息和合理管理方法这种数据集的要求,Graviti出示一套根据SAAS方式的一站式集数据集管理方法,数据集买卖,数据堂服务项目,沙盒模型训炼和模型检验与评定的AI数据信息综合服务平台。

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