论自动驾驶正在拥抱开源所为何机？-博鱼(boyu·中国)官方网站

更加多的自动驾驶汽车开发人员将他们的软件和硬件开源，甚至将其开源应用于汽车以外的应用程序。近日，标准化Cruise正在将其自动驾驶汽车可视化工具向行业对外开放，以将其应用于更加普遍的机器人、自动化及其他领域。

这只是今年再次发生的一系列类似于事件中的近期一个，前几天在计算机视觉会议CVPR2019上，Waymo也将其自动驾驶数据集开源；之前优步工程（UberEngineering）也早已对外开放了还包括自律可视化系统的几个工具源代码；今年早些时候，Cruise早已对外开放了用作加载ROS包在文件的JavaScript库，以及用作为自动驾驶汽车分解可视化2D和3D场景的Worldview库。Cruise这次的开源数据集叫做Webviz——一个基于web浏览器的工具，是可用作自动驾驶汽车和机器人数据可视化的应用程序，需要管理来自各种智能汽车传感器的PB量级数据（无论是在建模环境中还是在现实路测环境中），并在可自定义的用户界面中创立2D和3D图表、日志等。“现在，任何人都可以将任何机器人操作系统（ROS）的包文件扯放在Webviz中，以取得对机器人数据的即时可视化理解。

”Cruise公司的软件工程师埃丝特·韦恩（EstherWeon）在一篇媒体文章中写到。在自动驾驶领域，开源于是以变为一种趋势，但开源的目的并不是几乎一样的。

行业内软件数据集对外开放有的公司开源的目的是做到推展，只有大家用一起才能让技术发展的更慢。比如去年，传感器公司FLIRsystems公布了1万多张自动驾驶汽车的热图像数据集，可供更加多开发人员用作测试和培训自动驾驶汽车。在以上这些数据集的基础上，FLIR最近又宣告了FLIR热光学区域数据集程序，用作机器学习ADAS和自律车辆系统。

该公司于是以大力搜集美国主要城市的各种天气和道路状况的热数据，并计划向开发商公布特定城市的数据集，据传旧金山不会是其中的第一个。“创立数据集必须花费大量时间和资源，而FLIR创立的数据集能使行业更慢地评估下一代算法上的热传感器。”FLIR业务部门总裁弗兰克·潘尼西（FrankPennisi）在一份新闻声明中回应，“当AEB系统与红外线摄像机结合、当冷与红外线、激光雷达、雷达、热传感器数据融合在一起，再行再加机器学习，将创立一个更加全面、更加简单、更加安全性的系统，用作辨识和分类道路物体，特别是在自动驾驶模式下的行人和其他生物。”热传感器相对于其他传感器并没广泛的应用于，FLIR公司通过开源的方式，让更加多应用于热传感器的公司需要精彩上手。

有的公司开源归开源，他们不会留一手。拿数据两集事例，目前，全球主流的自动驾驶测试数据集还包括Cityscapes、Imagenet（ILSVRC）、COCO、PASCALVOC、CIFAR、MNIST、KITTI、LFW等，基本都为自动驾驶场景下的视觉算法评测数据集。不过，有企业专家回应“对外开放的越多越好，核心数据集都没有对外开放。”此前，安波福（Aptiv）宣告，将全面对外开放其自动驾驶汽车开源数据集nuScenes，相提并论其是第一家向公众对外开放此类安全性数据的公司。

据理解，nuScenes覆盖面积1000个“场景”，数据搜集自波士顿和新加坡各地，还包括140万张图像、39万个LiDAR扫瞄和140万个人工标示的3D物体边界板，据信是迄今为止公布的仅次于的多模3D自动驾驶汽车数据集。据理解，目前有数1000多名用户和200多个学术机构登记采访该数据集。不过，有专家指出安波福此举噱头小于简单。

“这个数据集针对波士顿、新加坡等地，对国内基本上不行。”而且，训练数据必须考虑到传感器的技术条件和它在车上的装载方位，即使一家公司在收集数据时用了和安波福完全相同的配备方式，如果不对视差展开调整，也得到简单的训练数据。当然，还有一些企业开源是为了提早攻占行业的标准等。硬件对外开放除了软件，硬件方面也有一点注目。

本月早些时候，传感器解决方案公司Aceinna公布了OpenIMU300RI，这是一个用作智能汽车、机器人、建筑和农业应用于的开源惯性测量单元（IMU）。Aceinna的产品经理詹姆斯？芬内利（JamesFennelly）说道：“为了获得最佳性能，必须针对每个车辆平台和应用程序展开自定义。

OpenIMU300R为设计人员获取了一个灵活性的、更容易构建的IMU解决方案，可以精彩地为各种车辆和应用程序展开优化。”通过开源其IMU硬件，Aceinna的目标是为工程师获取一个可以应用于各行业的强劲的传感器解决方案。堵塞的解决方案不会妨碍行业工程师联合对特定平台算法群策群力从而全面优化，而开源IMU的目的之一就是要转变这一点。

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