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]Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга

Набор данных TartanDrive

Примечания



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (120)
  Большая Тройка (46)
  Умная Логистика (14)
  Сбербанк (14)
  Доверенная среда (13)
  Другие (467)

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

  БизнесАвтоматика НПЦ (12)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
  OneFactor (Уанфактор) ЕдиныйФактор (3)
  Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
  Сбербанк (2)
  Другие (44)

  БизнесАвтоматика НПЦ (5)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
  Инфосистемы Джет (2)
  Marketing Logic (Маркетинг Лоджик) (2)
  Яндекс.Облако (Yandex Cloud) (2)
  Другие (63)

  БизнесАвтоматика НПЦ (8)
  Синимекс (Cinimex) (2)
  Университет Иннополис (2)
  Rocket Group (Рокет Групп) (2)
  Наносемантика (Nanosemantics Lab) (2)
  Другие (63)

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, 119)
  Большая Тройка (2, 46)
  Умная Логистика (2, 14)
  Доверенная среда (1, 13)
  Цифра (2, 10)
  Другие (259, 127)

  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, 12)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (2, 3)
  Мегапьютер Интелидженс (Megaputer Intelligence) (1, 2)
  МегаФон (2, 1)
  Сбербанк (1, 1)
  Другие (7, 7)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 5)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3, 4)
  CM.Expert (АвтоЭксперт) (1, 2)
  Датакаталог (1, 2)
  Цифра (1, 2)
  Другие (14, 14)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 7)
  Сбербанк (2, 2)
  СПбГУ ИТМО (Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики) (1, 2)
  Цифра (1, 2)
  Luxms (1, 2)
  Другие (14, 16)

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 - 119
  Большая Тройка: АИС Редактор территориальных схем - 39
  Доверенная среда: Триафлай BI-платформа - 13
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 10
  Luxms BI - 8
  Другие 128

  Доверенная среда: Триафлай BI-платформа - 5
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 4
  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 3
  Большая Тройка: АИС Редактор территориальных схем - 2
  EMC Greenplum Data Computing Appliance - 2
  Другие 10

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 12
  PolyAnalyst Платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстов - 2
  Росатом Цифровое теплоснабжение - 2
  Yabbi Smart Panel (YSP) - 1
  N3.Аналитика - 1
  Другие 6

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 5
  Arenadata Catalog - 2
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2
  Росатом Цифровое теплоснабжение - 2
  CM.Expert Data Mining платформа - 2
  Другие 15

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 7
  Arenadata Catalog - 2
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2
  Rocket Group: rTIM Платформа генеративного дизайна территорий - 2
  Luxms BI - 2
  Другие 11