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)濟論壇軟件驅動時代汽車倡議負責人 Maria J Alonso 博士解釋說：“利益相關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。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計領域 (ODD) 的場景，政府、行業(yè)和學術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。

車輛認證機構自動車輛技術組負責人 Jamie McFaden 表示：“車輛認證機構，英國的型式認證機構，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 總結道：“通過在 Safety Pool? 框架內做出貢獻和工作，AV 車隊運營商、原始設備制造商、一級供應商和所有其他二級以上供應商的商業(yè)利益相關者可以大幅加速驗證和確認，以及分享單個利益相關者自己很難收集到的見解和邊緣案例?！?

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