Логотип
Баннер в шапке 1
Баннер в шапке 2

TartanDrive (набор данных для обучения автопилота)

Продукт
Разработчики: Университет Карнеги - Меллона (Carnegie Mellon University)
Отрасли: Транспорт
Технологии: Big Data

2022: Анонс датасета для обучения машин автономной езде по бездорожью

В конце мая 2022 года исследователи из Университета Карнеги-Меллон отправились на вездеходе в дикую поездку по высокой траве, рыхлому гравию и грязи, чтобы собрать данные о том, как квадроцикл взаимодействует со сложной внедорожной средой. Полученный набор данных, названный TartanDrive, включает около 200 тыс. реальных взаимодействий, а пять часов данных могут быть полезны для обучения автономной езде по бездорожью. Датасет выложен в открытый доступ.

Исследователи считают, что эти данные являются крупнейшим мультимодальным набором данных о реальном вождении внедорожника, как по количеству взаимодействий, так и по типам датчиков. Вездеход с большим количеством приборов ехал на скорости до 50 км в час. Исследователи преодолели большое расстояние, поднимались и спускались с холмов и даже застревали в грязи и все это при сборе данных, таких как видео, скорость каждого колеса и величина хода амортизаторов подвески, с семи типов датчиков.

Создан открытый датасет для обучения машин автономной езде по бездорожью

В предыдущих работах по вождению по бездорожью часто использовались аннотированные карты, на которых давались такие обозначения, как грязь, трава, растительность или вода, чтобы помочь роботу понять местность. Но такая информация оступна нечасто, и даже если она есть, данные могут оказаться бесполезными. Например, участок карты, помеченный как грязь, может быть пригоден или не пригоден для движения.

Ученые обнаружили, что данные мультимодальных датчиков, которые они собрали для TartanDrive, позволили им построить модели прогнозирования, превосходящие те, которые были разработаны на основе более простых, нединамических данных. По словам исследователя, агрессивное вождение также подтолкнуло квадроцикл в область производительности, где понимание динамики стало необходимым. Ученый добавил, что при испытании человек управлял квадроциклом, хотя для контроля рулевого управления и скорости использовалась система Drive-by-Wire.[1]Объём данных Казначейства прирастает на 22-25% ежегодно. Как развивается экосистема сервисов датацентричного ведомства 40.6 т

Набор данных TartanDrive

Примечания



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (118)
  Большая Тройка (46)
  Сбербанк (14)
  Умная Логистика (14)
  Доверенная среда (13)
  Другие (426)

  Доверенная среда (5)
  Цифра (4)
  Большая Тройка (4)
  Ростелеком (3)
  БизнесАвтоматика НПЦ (3)
  Другие (54)

  БизнесАвтоматика НПЦ (13)
  OneFactor (Уанфактор) ЕдиныйФактор (3)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
  Мегапьютер Интелидженс (Megaputer Intelligence) (2)
  Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
  Другие (45)

  БизнесАвтоматика НПЦ (7)
  Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) (3)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
  CM.Expert (АвтоЭксперт) (2)
  Инфосистемы Джет (2)
  Другие (63)

  БизнесАвтоматика НПЦ (3)
  Университет Иннополис (2)
  Наносемантика (Nanosemantics Lab) (2)
  Сбербанк (2)
  Синара-Транспортные Машины (СТМ) (1)
  Другие (26)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (2, 117)
  Большая Тройка (2, 46)
  Умная Логистика (2, 14)
  Доверенная среда (1, 13)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3, 8)
  Другие (246, 111)

  Доверенная среда (1, 5)
  Большая Тройка (2, 4)
  Цифра (1, 4)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 3)
  Умная Логистика (2, 2)
  Другие (6, 8)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 13)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (2, 3)
  Мегапьютер Интелидженс (Megaputer Intelligence) (1, 2)
  МегаФон (2, 1)
  Сбербанк (1, 1)
  Другие (6, 6)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 7)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3, 4)
  Датакаталог (1, 2)
  Цифра (1, 2)
  CM.Expert (АвтоЭксперт) (1, 2)
  Другие (12, 12)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 2)
  Наносемантика (Nanosemantics Lab) (1, 1)
  Российская ассоциация экспертов рынка ритейла (1, 1)
  Сколково Фонд (1, 1)
  Цифра (1, 1)
  Другие (7, 7)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 117
  Большая Тройка: АИС Редактор территориальных схем - 39
  Доверенная среда: Триафлай BI-платформа - 13
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 8
  Oracle Big Data Appliance - 7
  Другие 118

  Доверенная среда: Триафлай BI-платформа - 5
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 4
  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 3
  Большая Тройка: АСУ Управление отходами - 2
  Цифровая Траектория: Action Track (ATC) - 2
  Другие 10

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 13
  Росатом Цифровое теплоснабжение - 2
  PolyAnalyst Платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстов - 2
  N3.Аналитика - 1
  МегаФон: Аналитика городской среды - 1
  Другие 6

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 7
  Росатом Цифровое теплоснабжение - 2
  Arenadata Catalog - 2
  CM.Expert Data Mining платформа - 2
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2
  Другие 14

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 2
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 1
  Softline Digital: RozniTech Платформа для сетевого ритейла (ранее Retailix.Ai) - 1
  Exodrive Платформа для оценки качества вождения - 1
  Росатом Цифровое ресурсоснабжение - 1
  Другие 4