曉查 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
福特公司本週悄悄在官網和GitHub上線了自己的無人駕駛數據集，包含了2017~2018兩年間的自動駕駛車隊路測數據，總體積1.6TB。
福特也成為繼Waymo之後另一家開放自動駕駛數據的商業公司，巧合的是Waymo在前一天剛剛更新了去年8月上線的數據集。
來自福特的數據集中有底特律地區一年四季，包括機場、高速公路、市中心、大學校園和郊區等多種駕駛場景。
數據主要由4個激光雷達傳感器、6個1300萬像素相機，、一個500萬像素相機和慣性測量單元收集。
這些傳感器收集了3D地面反射率地圖、3D點雲地圖、六自由度真實姿態和局部姿態等信息。
數據集中的每個日誌均帶有時間戳，幷包含來自所有傳感器的原始數據、校準值、姿態軌跡、真實姿態、3D地圖。
所有數據均以ROS包的格式提供，可以使用ROS系統進行可視化、修改和應用。ROS一個被廣泛用作開發中間件的開源機器人操作系統。
為了便於可視化和開發，福特在GitHub上提供了一組ROS軟件包，並且在Ubuntu 16.04、32GB RAM和ROS Kinetic Kame上進行了測試。
福特強調，因為分享的資源是計算密集型的，直接跑在16GB內存的機器上會比較吃力。
安裝好ROS和相關依賴軟件包後，即可用命令行直接查看激光雷達點雲文件。
<code>roslaunch ford_demo multi_lidar_convert.launch/<code>
如果不熟悉ROS，官方還提供了一個格式轉換工具，將數據轉成csv格式。
<code>python bag_to_csv /path/to/your/bag/file/name.bag /path/to/the/config/file/name.yaml/<code>
就在福特開放數據集的前一天，Waymo也更新了自動駕駛數據集，還發起一個總獎金11萬美元的挑戰賽。
大賽計劃在3月和6月舉辦兩輪比賽，根據較為公允的指標對預測模型和算法進行不同方面的評價和測試。參賽者可以獲得訓練和驗證數據集的輸入和輸出，但只能獲得測試集的輸入。在參賽者提交了測試集上算法輸出的結果後，將進行一系列評價，並在活動排行榜上公佈得分。
目前，挑戰賽已經開始，將會一直持續到2020年5月31日，最後由公開排行榜的前三名瓜分獎金。
獲勝者有機會參加6月份在西雅圖舉辦的CVPR 2020，並在自動駕駛Workshop上展示自己的成果，只是不知道今年的CVPR還能否在線下舉辦。
總之，Waymo作為自動駕駛領域的全球領頭羊，既然關注這樣的課題，也說明其重要性和必要性。
而說回福特，作為全美第一汽車製造企業，福特公司近年來在自動駕駛領域一直有大動作。
2019年，福特宣佈投資投資9億美元用於建設製造自動駕駛汽車的新工廠，另外還要建立一個估值40億美元的自動駕駛研發運營部門。
福特最近還收購了自動駕駛系統開發商Quantum Signal，提高自己的研發實力，並與Argo AI保持著密切關係，承諾在未來五年內向後者投資10億美元。
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福特論文地址：https://arxiv.org/abs/2003.07969
源代碼：https://github.com/Ford/AVData
Waymo挑戰賽：https://blog.waymo.com/2020/03/announcing-waymos-open-dataset-challenges.htmlhttps://waymo.com/open/challengeshttp://challenge-zh.interaction-dataset.com/prediction-challenge/intro
— 完 —
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