自動運転業界初のオープンソースデータセット「nuScenes」が、Applied Intuition社のドライブデータ探索ソフトウェア「Data Explorer*」で利用できるようになりました。
Motional社が開発したnuScenesデータセットは、3Dオブジェクトアノテーション付きの大規模な自動運転走行データセットです。このデータセットには、ボストンとシンガポールの路上でMotional社のテスト車両が撮影した1,000の走行シーン（1シーン約20秒）が含まれています。これらのシーンは、様々な運転操作、交通状況、予期せぬ挙動を含んでおり、研究者が自動運転車のセンサー一式を使用して、都市の困難な運転状況を研究するために広く使用されています。
Motionalは、現代自動車グループとAptivが設立した自動運転車のジョイントベンチャーです。Applied Intuitionは、自動運転車のエンジニアリングおよび製品開発チームが、自動運転システム技術の革新をより早く、より安全に、より簡単に実現するためのソフトウェアを開発しています。
アルゴリズム学習用にキュレーションされたデータセットを迅速に構築
自動運転車の機械学習モデルを学習させるには、大量のデータが必要です。正確な学習データを得るためには、実車の走行ログが最も適しています。これは、モデルが実車で評価される条件に正確に一致するからです。しかし、収集したログは数時間に及ぶことが多く、有用なデータが非常に少ないため、収集したログから特定の有用なシーンを抽出するのには時間がかかります。
研究者や開発チームは、ウェブブラウザベースのダッシュボードから、nuScenesデータセットから特定のシーン、イベント、異常をクエリして、自動運転車のアルゴリズムをトレーニングしたり、路上での自動運転の解除を分析して検証・確認することができます。
Data Explorerのシナリオ検索機能は、nuScenesの実世界のドライブデータから関連するシーンを素早く見つけ出し、エクスポートすることができます。Data Explorerは強力なクエリエンジンを使用して、ログメトリクス、地理的な位置、地図データ、コンピュータビジョンで検出されたオブジェクト、高レベルの行動アノテーション（カットインなど）を検索することができます。関連するデータが特定されると、適切なセクションだけのデータセットにキュレーションされ、ユーザーはローカル開発のためにダウンロードすることができます。
仕組み
車両のカットイン (割り込み) は、公道でよく見られる事象です。認識モジュールのエンジニアは、現実世界でこのようなケースを安全に回避するために必要な検出モデルを改善するために、攻撃的なカットインのデータセットを必要とすることがあります。そこで、Data Explorerを使ってnuScenesのデータ全体から、ユークリッド距離（自動運転車とカットインしたアクターの間の距離）、縦方向の距離（自動運転車の前方の距離）、侵入までの時間（自動運転車がカットインした地点に到達するまでの時間）に設定した条件に基づいてインスタンスを検索することができます。
照会されたシーンは、さらに分析され、ブラウザベースのダッシュボードでチーム全体に共有されます。
これらの例を選択し、必要な長さに切り取ってダウンロードすることで、検出モデルの性能を向上させます。
始める
nuScenes は、ここに記載されているように、非商業的な使用に対しては無料です。商用ライセンスについては、nuScenes@motional.com にご連絡してください。
*注：Data Explorerは以前はStradaと呼ばれていました。
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