OpenLKA: An Open Dataset of Lane Keeping Assist from Recent Car Models under Real-world Driving Conditions

要約

Lane Keeping Assist（LKA）は現代の車両で広く採用されていますが、現実世界のパフォーマンスは、独自のシステムと限られたデータアクセスのために既存のままです。
このペーパーでは、LKAの評価と改善のための最初のオープンで大規模なデータセットであるOpenlkaを紹介します。
これには、フロリダ州タンパでの広範な道路試験と、Comma.AIの運転コミュニティからの世界的な貢献を通じて収集された50以上の生産車両モデルからの400時間の運転データが含まれています。
データセットは、複雑な道路幾何学、劣化した車線のマーク、悪天候、照明条件、周囲の交通など、幅広い挑戦的なシナリオに及びます。
データセットはマルチモーダルで、次のもので構成されています。i）フル缶バスストリームは、カスタムリバースエンジニアリングDBCファイルを使用してデコードされ、重要なLKAイベント（システムの解放、レーン検出障害など）を抽出します。
ii）同期された高解像度ダッシュカムビデオ。
iii）OpenPilotからのリアルタイム出力は、道路曲率と車線の位置決めの正確な推定値を提供します。
iv）レーンの可視性、舗装品質、天気、照明、交通条件を説明する、ビジョン言語モデルによって生成されるシーン注釈の強化。
車両内部の信号を高忠実度の認識と豊富なセマンティックコンテキストと統合することにより、OpenLKAは、生産LKAシステムの実世界のパフォーマンスをベンチマークするための包括的なプラットフォームを提供し、安全性が批判的な運用シナリオを識別し、自律運転のための現在の道路インフラストラクチャの準備を評価します。
データセットは、https：//github.com/openlka/openlkaで公開されています。

要約(オリジナル)

Lane Keeping Assist (LKA) is widely adopted in modern vehicles, yet its real-world performance remains underexplored due to proprietary systems and limited data access. This paper presents OpenLKA, the first open, large-scale dataset for LKA evaluation and improvement. It includes 400 hours of driving data from 50+ production vehicle models, collected through extensive road testing in Tampa, Florida and global contributions from the Comma.ai driving community. The dataset spans a wide range of challenging scenarios, including complex road geometries, degraded lane markings, adverse weather, lighting conditions and surrounding traffic. The dataset is multimodal, comprising: i) full CAN bus streams, decoded using custom reverse-engineered DBC files to extract key LKA events (e.g., system disengagements, lane detection failures); ii) synchronized high-resolution dash-cam video; iii) real-time outputs from Openpilot, providing accurate estimates of road curvature and lane positioning; iv) enhanced scene annotations generated by Vision Language Models, describing lane visibility, pavement quality, weather, lighting, and traffic conditions. By integrating vehicle-internal signals with high-fidelity perception and rich semantic context, OpenLKA provides a comprehensive platform for benchmarking the real-world performance of production LKA systems, identifying safety-critical operational scenarios, and assessing the readiness of current road infrastructure for autonomous driving. The dataset is publicly available at: https://github.com/OpenLKA/OpenLKA.

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