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數據驅動的非反應式自主車輛模擬和基準測試

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NAVSIM：數據驅動的非反應式自主車輛模擬和基準測試

丹尼爾·道納^1,2 、馬塞爾·霍爾加滕^1,5 、李天宇³ 、翁新碩⁴ 、黃志宇^4,6 、楊澤同³
李紅陽³ 、伊戈爾·吉里琴斯基^7,8 、鮑里斯·伊万諾維奇⁴ 、馬可·帕沃內^4,9 、安德烈亞斯·蓋格^1,2和 Kashyap Chitta ^{1 ,2}

¹圖賓根大學、 ²圖賓根人工智慧中心、 ³上海人工智慧實驗室 OpenDriveLab、 ⁴ NVIDIA 研究中心
⁵羅伯特博世有限公司、 ⁶南洋理工大學、 ⁷多倫多大學、 ⁸ Vector Institute、 ⁹史丹佛大學

神經資訊處理系統 (NeurIPS) 的進展，2024
追蹤資料集和基準

亮點

NAVSIM 透過在短模擬範圍內展開簡化的場景鳥瞰圖抽象化來收集端到端駕駛的基於模擬的指標（例如進度和碰撞時間）。它在策略對環境沒有影響的條件下運行，可以實現高效的開環度量計算，同時比傳統的位移誤差更好地與閉環評估保持一致。

目錄

1. 亮點

2. 入門

3. 變更日誌

4. 授權和引用

5. 其他資源

入門

• 下載並安裝

• 了解並創建代理

• 了解資料格式和類

• 資料集分割與過濾訓練/測試分割

• 了解 PDM 分數

• 提交至排行榜

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變更日誌

• [2024/09/03] NAVSIM v1.1 發布

• Hugging Face 上的navtest排行榜

• Hugging Face 基線檢查點的發布

• 更新了提交和論文的文檔

• 程式碼重構、格式化、小修復

• [2024/04/21] NAVSIM v1.0 發布（AGC 2024 官方開發套件版本）

• 指標快取/評估的平行化

• 新增 Transfuser 基線（請參閱代理）

• 新增標準化訓練和測試過濾分割（參見分割）

• 視覺化工具（參見tutorial_visualization.ipynb）

• [2024/04/03] NAVSIM v0.4 發布

• 支援競賽測試階段框架

• 下載 trainval 的腳本

• Egostatus MLP Agent 和訓練管道

• [2024/03/25] NAVSIM v0.3 發布（官方devkit版本預熱階段）

• 新增排行榜提交代碼

• [2024/03/11] NAVSIM v0.2 發布

• 更輕鬆的安裝和下載

• 迷你和測試資料拆分集成

• 特權Human代理

• [2024/02/20] NAVSIM v0.1 發布（初步演示）

• OpenScene-迷你感測器 blob 和註解日誌

• Naive ConstantVelocity代理

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許可和引用

除非另有說明，此儲存庫中的所有資產和程式碼均受 Apache 2.0 授權。資料集（包括 nuPlan 和 OpenScene）繼承其自己的分發許可證。如果我們的論文和專案對您的研究有幫助，請考慮引用。

 @inproceedings{Dauner2024NEURIPS，
	 作者={丹尼爾·道納、馬塞爾·霍爾加滕、李天宇、翁新碩、黃志宇、楊澤同、李紅陽、伊戈爾·吉利琴斯基、鮑里斯·伊万諾維奇、馬可·帕沃內、安德烈亞斯·蓋革和卡什亞普·奇塔}，
	 title = {NAVSIM：數據驅動的非反應式自主車輛模擬與基準測試}，
	 booktitle = {神經資訊處理系統（NeurIPS）的進展}，
	 年 = {2024}，
 }

 @misc{Contributors2024navsim，title={NAVSIM：數據驅動的非反應式自主車輛模擬和基準測試}，author={NAVSIM Contributors}，howpublished={url{https://github.com/autonomousvision/navsim}}， year ={2024}}

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其他資源

• 雪橇 |圖普蘭車庫|卡拉車庫| E2EAD 調查

• 植物 |國王|傳輸融合器 |整潔的

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