福特-大众自动驾驶伙伴Argo AI的数据集Argoverse

很多自动驾驶公司包括 Waymo、百度、奔驰（Cityscape）、英伟达（PilotNet）、本田（H3D）、安波福（nuScense）、Lyft、Uber 都公开了其部分训练验证数据集，还有一些知名大学也公开了其训练验证数据集，包括 MIT、剑桥、牛津、巴克利、加州理工大学（Caltech）、CMU、悉尼大学、密歇根、德国鲁尔（交通灯）、加拿大约克（JAAD）、斯坦福。但是 Argo AI的数据集 Argoverse 仍然值得一提。

2020 年 6 月 2 日，Argo AI 公司 CEO Bryan Salesky 和该公司慕尼黑分部（即 AID）副总裁 Reinhard Stolle 在其官方 Blog 上联合发布了一篇声明，宣布 Argo AI 由此走向国际化。而这一事件完成最关键的标志就是——德国大众集团完成了对 Argo AI 价值 26 亿美元的注资正式结束。大众将与福特持有相同的股份，剩余部分则归 Argo AI 公司员工所有。Argo AI 公司的董事会也会由 5 人增至 7 人，其中大众和福特各占 2 个席位，另外的 3 个席位则归属于 Argo AI 自己。Argo AI 与大多数自动驾驶公司将总部放在加州也不一样，其总部在匹兹堡，美国汽车工业心脏地带，而不是加州的高科技地带。

自动驾驶感知环节，不仅要探测移动目标，还要对移动目标的行动轨迹做出预测，就像人类驾驶的预判，这样才是真正的自动驾驶，才能提高安全性。也就是 MODT（Moving Object Detection and Tracking），上面提到的数据集都是针对 Detection 的，而 Argoverse 主要是 3D 轨迹追踪和预测，这是其独特之处。

再者，Argoverse 将高精度地图与 3D 轨迹追踪并预测结合，用确定性的地图提高整体系统的确定性，这才是自动驾驶大厂所关注，传统车厂更注重确定性，更在意安全。拥有高精度地图的数据集只有两个，一个是 Argoverse，另一个是 nuScense。

Argoverse 与其他数据集的对比

上图是 Argo AI 的数据采集车，激光雷达部分采用两个 VLP-32C 堆叠。扫描密度是 nuScense 的 3 倍，7 个 200 万像素摄像头呈环状分布，帧率 30Hz，一个 500 万像素双目摄像头，帧率 5Hz，基线宽 29.86 厘米，还有 6DOF 的高精度定位。这个数据采集车同时也是 Argo AI 的自动驾驶原型车，主要采集地点在匹兹堡和迈阿密。