どうも、阿蘓です。
有用な自動運転関連の技術・ビジネス・ニュースを１日１回1分程度で読める記事にして配信する「１日1分自動運転ブログ」
今回は先日Aptivが公開した自動運転オープンデータについて
#自動運転  #AI #電気自動車 #IoT #エンジニア

Aptivが、自社開発した自動運転車両で測定した画像データ、センサーデータを一般公開し誰でも使えるような形で公開しました。
https://forbesjapan.com/articles/detail/26381/1/1/1?s=ns
そこで、今日は、どんなデータが含まれているのか簡単にまとめました。

詳しくは、公式ページより
画像はそこから参照しています。

センサーセット

まずはどんなセンサーで撮ったデータなのか

1x spinning LIDAR:
5x long range RADAR sensor:
6x camera:
IMU:
GPS:

後方にミリ波レーダーが2つになっていますが（高速道路を走行する場合、後方中央にも長距離ミリ波レーダーがあった方が後方の把握をしやすくなる。）、今回は一般道路での自動運転車両なので、一般的なセンサーセットかなと思います。

23種類の物体カテゴリー

測定データだけではなく、測定した物体を23種類のカテゴリー別にした情報も同時に提供してくれています。詳しくはGitHubで見れます。

animal
動物
human.pedestrian.adult
成人
human.pedestrian.child
子供
human.pedestrian.construction_worker
工事作業員
human.pedestrian.personal_mobility
パーソナルモビリティ（セグウェイとか）
human.pedestrian.police_officer
警察官
human.pedestrian.stroller
ベビーカー
human.pedestrian.wheelchair
車椅子
movable_object.barrier
工事現場のか通行止め看板等
movable_object.debris
動く障害物（缶とかゴミ袋とか）
movable_object.pushable_pullable
ショッピングカートなど動かせるモノ
movable_object.trafficcone
日本で言うカラーコーン
vehicle.bicycle
自転車
vehicle.bus.bendy
2車両つながった長いバス
vehicle.bus.rigid
一般的なバス
vehicle.car
一般車両
vehicle.construction
工事現場にある車
vehicle.emergency.ambulance
救急車
vehicle.emergency.police
警察車両
vehicle.motorcycle
バイク
vehicle.trailer
トレーラー
vehicle.truck
トラック
static_object.bicycle_rack 
自転車止め

これだけ、カテゴリー別にしてくれてあるデータは嬉しい。

また一部の物体には、さらに動的な情報がカテゴリー分別されています。

vehicle.moving
動いている車両
vehicle.stopped
止まっている車両
vehicle.parked
駐車している車両
cycle.with_rider
人が乗っている自転車、バイク
cycle.without_rider
人が乗っていない自転車、バイク
pedestrian.sitting_lying_down
座っているか寝転がっている人
pedestrian.standing
立っている人
pedestrian.moving
動いている人

ソフトウェアコード

サンプル、チュートリアル、環境構築等は全てGitHubで公開しているので、具体例はそちらで検索してみてください！

ワークショップ

コンピュータービジョン系のイベントでもワークショップを行いコンテスト形式でnuScenes detection challengeを行う様子。
内容は、カテゴリー判別済みデータをもとに作ったアルゴリズムで、カテゴリー判別前データの判別を行う、というもの。一般的にDeep learning系の話になるかと思います。

個人的に参加してみたいが、現在AWS DeepRacerの方に参戦しているためリソースがなくどうやるか考え中(笑)

最後に

大企業がしてこなかった、ソースコードやデータを公開する動きは、中国のBaiduを始めとするIT型企業がどんどんしており、誰でもどこでも自動運転開発ができ、参入障壁が低くなってますよね！

今回のAptivも自社が測定したデータを一般的公開し、多くの参加者を募りアルゴリズム開発に役立てるのが目的で、会社にも個人にもメリットがある大会かなと思います。

ぜひ、皆さんも自分の手を動かして、開発しましょう！

参照

おわり