BETTY Dataset: A Multi-modal Dataset for Full-Stack Autonomy

要約

いくつかの自律的なレーシング車両で収集された大規模なマルチモーダルデータセットであるBetty Datasetを提示し、監督された自己監視の状態の推定、ダイナミクスモデリング、モーション予測、認識などを対象としています。
既存の大規模なデータセット、特に自動運転車データセットは、主に監視された認識、計画、およびモーション予測タスクに焦点を当てています。
当社の作業により、セマンティックメタデータとグラウンドトゥルース情報とともに、すべてのセンサー入力とソフトウェアスタックからの出力を含めることにより、マルチモーダルのデータ駆動型メソッドが可能になります。
データセットには、現在13時間以上で32TBを含む4年間のデータが含まれており、自律的なレーシング車両プラットフォームで収集されています。
このデータは、高速楕円形のコースを含む6つの多様なレース環境に及び、特徴型シナリオの単一およびマルチエージェントアルゴリズムの評価、および高速および横方向の加速と緊密なGPS除去環境を備えた高速道路コースに及びます。
63 m/sのクラッシュ、タイヤトラクションの喪失、安定性の限界での動作など、非常に動的な状態をキャプチャします。
クロスモーダルと動的なデータを大幅に提供することにより、Bettyデータセットは完全な自律スタックパイプラインのトレーニングとテストを可能にし、すべてのアルゴリズムのパフォーマンスを制限に押し上げます。
現在のデータセットは、https：//pitt-mit-iac.github.io/betty-dataset/で入手できます。

要約(オリジナル)

We present the BETTY dataset, a large-scale, multi-modal dataset collected on several autonomous racing vehicles, targeting supervised and self-supervised state estimation, dynamics modeling, motion forecasting, perception, and more. Existing large-scale datasets, especially autonomous vehicle datasets, focus primarily on supervised perception, planning, and motion forecasting tasks. Our work enables multi-modal, data-driven methods by including all sensor inputs and the outputs from the software stack, along with semantic metadata and ground truth information. The dataset encompasses 4 years of data, currently comprising over 13 hours and 32TB, collected on autonomous racing vehicle platforms. This data spans 6 diverse racing environments, including high-speed oval courses, for single and multi-agent algorithm evaluation in feature-sparse scenarios, as well as high-speed road courses with high longitudinal and lateral accelerations and tight, GPS-denied environments. It captures highly dynamic states, such as 63 m/s crashes, loss of tire traction, and operation at the limit of stability. By offering a large breadth of cross-modal and dynamic data, the BETTY dataset enables the training and testing of full autonomy stack pipelines, pushing the performance of all algorithms to the limits. The current dataset is available at https://pitt-mit-iac.github.io/betty-dataset/.

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