SimBEV: A Synthetic Multi-Task Multi-Sensor Driving Data Generation Tool and Dataset

要約

BEV表現がマルチモーダルセンサーの融合を促進するため、Bird’seye View（BEV）の認識は、近年自律運転に大きな注目を集めています。
BEVの表現により、BEVセグメンテーション、車両の軌跡の計画に役立つ環境の簡潔なビューなど、さまざまな認識タスクが可能になります。
ただし、この表現は既存のデータセットによって完全にはサポートされておらず、この目的のために新しいデータセットの作成は時間のかかる努力になる可能性があります。
この課題に対処するために、Simbevを紹介します。
Simbevは、広範囲に構成可能でスケーラブルなランダム化された合成データ生成ツールであり、幅広いセンサーをサポートし、複数のソースからの情報を組み込んで正確なBEVグラウンドトゥルースをキャプチャし、BEVセグメンテーションや3Dオブジェクト検出などのさまざまな知覚タスクを可能にします。
Simbevは、多様な運転シナリオからの注釈付き知覚データの大規模なコレクションであるSimbevデータセットを作成するために使用されます。
SimbevとSimbev Datasetは公開されており、一般に公開されています。

要約(オリジナル)

Bird’s-eye view (BEV) perception has garnered significant attention in autonomous driving in recent years, in part because BEV representation facilitates multi-modal sensor fusion. BEV representation enables a variety of perception tasks including BEV segmentation, a concise view of the environment useful for planning a vehicle’s trajectory. However, this representation is not fully supported by existing datasets, and creation of new datasets for this purpose can be a time-consuming endeavor. To address this challenge, we introduce SimBEV. SimBEV is a randomized synthetic data generation tool that is extensively configurable and scalable, supports a wide array of sensors, incorporates information from multiple sources to capture accurate BEV ground truth, and enables a variety of perception tasks including BEV segmentation and 3D object detection. SimBEV is used to create the SimBEV dataset, a large collection of annotated perception data from diverse driving scenarios. SimBEV and the SimBEV dataset are open and available to the public.

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