May Mobility与研究人员合作开发新数据集 推进自动驾驶汽车研究

盖世汽车讯 据外媒报道，纽约大学（NYU）坦登工程学院（Tandon School of Engineering）的研究人员与自动驾驶汽车公司May Mobility合作推出MARS（MultiAgent、multitraveSal和multimodal，即多智能体、多行程和多模式）数据集，为研究人员提供大量以前无法获得的真实世界驾驶数据，有望加速自动驾驶汽车（AV）技术的发展。MARS数据集现已公开发布。

图片来源：May Mobility

Chen Feng是纽约大学坦登工程学院的助理教授，研究自动驾驶汽车和移动机器人的计算机视觉，同时也是该项目的首席研究员。他表示：“自动驾驶汽车研究的数据集通常来自单辆车一次性通过某个地点的数据。MARS则能够捕捉多辆自动驾驶汽车在固定路线上行驶数百次的真实交互，包括在不同条件下重复通过相同地点。”

该数据集由Chen Feng的土木工程自动化与智能实验室（（AI4CE））和May Mobility公司的工程师共同设计，使用May Mobility的四辆丰田赛那（Sienna Autono MaaS）自动驾驶车队收集数据，这支车队在美国某城市20公里的区域内运行，包括住宅区、商业区和大学区。

May Mobility的FleetAPI订阅服务允许访问其车辆的实时和历史数据。这为纽约大学坦登工程学院等数据合作伙伴提供了访问真实世界信息的途径，包括传感器数据（激光雷达、摄像头）、GPS/IMU和车辆状态等。

Feng表示：“MARS数据集使我们能够研究多辆车如何协同更准确地感知周围环境，以及车辆如何随着时间的推移建立对周围环境的详细了解。如果没有May Mobility为我们提供大规模真实世界数据的访问权限，我们就不可能建立起这个数据集。这一成果是朝着自动驾驶汽车在道路上成为安全可靠的现实迈出的重要一步。此外，此次合作还开创了产学合作的先例，有利于整个领域的发展。”

May Mobility首席执行官兼联合创始人Edwin Olson博士表示：“我们相信，透明度和数据共享不仅可以帮助我们的客户，还可以帮助下一代创新者突破界限，提出更多创新想法。随着我们继续与学术界建立联系，他们的研究将为May Mobility和整个自动驾驶汽车行业的创新铺平道路。”

纽约大学坦登工程学院于2022年11月开始与May Mobility计划合作。从那时起，纽约大学坦登工程学院的研究人员与May Mobility的工程团队密切合作，访问了研究车队的日常运行传感器数据，并选取了140多万帧同步传感器数据。其中包括多辆车在道路上相遇的场景，为自动驾驶汽车未来如何合作和通信提供了宝贵的数据。

MARS最重要的一点是其“多行程（multitraversal）”特性。May Mobility的工程师和纽约大学坦登工程学院的研究人员确定了沿线的67个特定地点，并在一天中的不同时间以及不同天气条件下收集了数千次车队通过这些区域的数据。

“这种对相同位置的重复观察对于开发更强大的感知和绘图算法至关重要，”本文第一作者、AI4CE实验室的博士生Yiming Li说道，“它使我们能够研究自动驾驶汽车如何利用先验知识来增强对周围世界的实时理解。”

MARS的发布正值自动驾驶汽车行业努力超越受控测试环境，应对真实世界驾驶复杂性之际。由于该数据集是从实际使用中的多辆商用车收集的，而不是从专门用于数据收集的车辆、单辆自动驾驶汽车或数据模拟中收集的，因此它在训练和验证为自动驾驶汽车赋能的人工智能系统方面可以发挥独特的重要作用。

为了证明该数据集的潜力，纽约大学坦登团队在视觉地点识别和3D场景重建方面进行了初步实验。这些任务对于自动驾驶汽车自我定位和理解周围环境的能力至关重要。

May Mobility自动驾驶感知部门主管Fiona Hua博士表示：“MARS是产学合作的最佳典范。从真实世界运行中收集数据为自动驾驶在协作感知、无监督学习和高保真仿真方面的研究开辟了新的途径。我们对该数据集的可能性还只是肤浅的了解，我们期待着与研究人员携手解决自动驾驶领域当前和未来的挑战。”