A Survey on Datasets for Decision-making of Autonomous Vehicle

要約

自動運転車（AV）は将来の交通システムを再構築すると予想されており、意思決定は高度な自動運転に向けた重要なモジュールの 1 つです。
ルールベースの方法ではうまく対処できない複雑なシナリオを克服するために、データ駆動型の意思決定アプローチがますます注目を集めています。
データ駆動型手法の開発に使用されるデータセットは意思決定のパフォーマンスに劇的な影響を与えるため、既存のデータセットについて包括的な洞察を得る必要があります。
収集ソースの観点から、走行データは車両、環境、ドライバー関連データに分類できます。
この研究では、これら 3 つのカテゴリの最先端のデータセットを比較し、使用されるセンサー、アノテーション、運転シナリオなどの特徴を要約します。
この調査では、データセットの特性に基づいて、AV 意思決定のさまざまな側面におけるデータセットの潜在的な応用についても結論付けており、研究者が自分の研究をサポートするために適切なデータセットを見つけるのに役立ちます。
AVデータセット開発の今後の動向をまとめた。

要約(オリジナル)

Autonomous vehicles (AV) are expected to reshape future transportation systems, and decision-making is one of the critical modules toward high-level automated driving. To overcome those complicated scenarios that rule-based methods could not cope with well, data-driven decision-making approaches have aroused more and more focus. The datasets to be used in developing data-driven methods dramatically influences the performance of decision-making, hence it is necessary to have a comprehensive insight into the existing datasets. From the aspects of collection sources, driving data can be divided into vehicle, environment, and driver related data. This study compares the state-of-the-art datasets of these three categories and summarizes their features including sensors used, annotation, and driving scenarios. Based on the characteristics of the datasets, this survey also concludes the potential applications of datasets on various aspects of AV decision-making, assisting researchers to find appropriate ones to support their own research. The future trends of AV dataset development are summarized.

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