navsim

Simulação e benchmarking de veículos autônomos não reativos baseados em dados

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NAVSIM: Simulação e benchmarking de veículos autônomos não reativos baseados em dados

Daniel Dauner ^1,2 , Marcel Hallgarten ^1,5 , Tianyu Li ³ , Xinshuo Weng ⁴ , Zhiyu Huang ^4,6 , Zetong Yang ³
Hongyang Li ³ , Igor Gilitschenski ^7,8 , Boris Ivanovic ⁴ , Marco Pavone ^4,9 , Andreas Geiger ^1,2 e Kashyap Chitta ^1,2

¹ Universidade de Tübingen, ² Tübingen AI Center, ³ OpenDriveLab no Shanghai AI Lab, ⁴ NVIDIA Research
⁵ Robert Bosch GmbH, ⁶ Universidade Tecnológica de Nanyang, ⁷ Universidade de Toronto, ⁸ Vector Institute, ⁹ Universidade de Stanford

Avanços em Sistemas de Processamento de Informação Neural (NeurIPS), 2024
Acompanhe conjuntos de dados e benchmarks

Destaques

O NAVSIM reúne métricas baseadas em simulação (como progresso e tempo até a colisão) para condução de ponta a ponta, desenrolando abstrações simplificadas de visão aérea de cenas para um curto horizonte de simulação. Opera sob a condição de que a política não tenha influência sobre o ambiente, o que permite um cálculo métrico eficiente e de ciclo aberto , ao mesmo tempo que está mais bem alinhado com avaliações de ciclo fechado do que os erros de deslocamento tradicionais.

Índice

1. Destaques

2. Começando

3. Registro de alterações

4. Licença e citação

5. Outros recursos

Começando

• Download e instalação

• Compreendendo e criando agentes

• Compreendendo o formato e as classes dos dados

• Divisões de conjunto de dados versus divisões de treinamento/teste filtradas

• Compreendendo a pontuação PDM

• Enviando para a tabela de classificação

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Registro de alterações

• [2024/09/03] Versão NAVSIM v1.1

• Tabela de classificação para navtest no Hugging Face

• Liberação de pontos de verificação de linha de base no Hugging Face

• Documentos atualizados para submissão e artigo

• Refatoração de código, formatação, pequenas correções

• [2024/04/21] Lançamento do NAVSIM v1.0 (versão oficial do devkit para AGC 2024)

• Paralelização de cache/avaliação de métricas

• Adiciona linha de base do transfusor (ver agentes)

• Adiciona treinamento padronizado e divisões filtradas de teste (veja divisões)

• Ferramentas de visualização (consulte tutorial_visualization.ipynb)

• [2024/04/03] Versão NAVSIM v0.4

• Suporte para quadros de fase de testes da competição

• Baixe o script para trainval

• Agente Egostatus MLP e pipeline de treinamento

• [2024/03/25] Lançamento do NAVSIM v0.3 (versão oficial do devkit para fase de aquecimento)

• Adiciona código para envio do placar

• [2024/03/11] Versão NAVSIM v0.2

• Instalação e download mais fáceis

• integração de divisão de dados mini e de teste

• Agente Human privilegiado

• [2024/02/20] Versão NAVSIM v0.1 (demonstração inicial)

• Blobs de sensor OpenScene-mini e registros de anotação

• Agente ingênuo ConstantVelocity

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Licença e citação

Todos os ativos e códigos neste repositório estão sob a licença Apache 2.0, a menos que especificado de outra forma. Os conjuntos de dados (incluindo nuPlan e OpenScene) herdam suas próprias licenças de distribuição. Por favor, considere citar nosso artigo e projeto se eles ajudarem em sua pesquisa.

 @inproceedings{Dauner2024NEURIPS,
	 autor = {Daniel Dauner e Marcel Hallgarten e Tianyu Li e Xinshuo Weng e Zhiyu Huang e Zetong Yang e Hongyang Li e Igor Gilitschenski e Boris Ivanovic e Marco Pavone e Andreas Geiger e Kashyap Chitta},
	 title = {NAVSIM: simulação e benchmarking de veículos autônomos não reativos baseados em dados},
	 booktitle = {Avanços em Sistemas de Processamento de Informações Neurais (NeurIPS)},
	 ano = {2024},
 }

 @misc{Contributors2024navsim,title={NAVSIM: simulação e benchmarking de veículos autônomos não reativos baseados em dados},author={NAVSIM Contributors},howpublished={url{https://github.com/autonomousvision/navsim}},year ={2024}}

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Outros recursos

• TRENÓ | garagem tuPlan | Garagem CARLA | Inquérito na E2EAD

• PlanoT | REI | Transfusor | ORGANIZADO

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