Dataset ParkingScenes per il Parcheggio Autonomo in Simulazione
ParkingScenes, un nuovo dataset multimodale volto a facilitare il parcheggio autonomo end-to-end in ambienti simulati, è stato presentato dai ricercatori. Utilizzando il simulatore CARLA, presenta traiettorie di parcheggio strutturate prodotte da un pianificatore Hybrid A* insieme a un Controller Predittivo Modello (MPC). Il dataset comprende 16 scenari per il parcheggio in retromarcia e 6 per il parcheggio parallelo, ciascuno valutato in due condizioni pedonali (presenti e assenti), per un totale di 704 episodi strutturati. Questa iniziativa mira a colmare la mancanza di dataset di alta qualità specificamente progettati per il parcheggio in ambienti urbani ristretti.
Fatti principali
- ParkingScenes è un dataset multimodale per il parcheggio autonomo end-to-end.
- Costruito sul simulatore CARLA.
- Traiettorie generate dal pianificatore Hybrid A* e MPC.
- Include 16 scenari di parcheggio in retromarcia e 6 di parcheggio parallelo.
- Ogni scenario eseguito con e senza pedoni.
- Totale di 704 episodi strutturati.
- Mira a colmare la mancanza di dataset specifici per il parcheggio.
- Progettato per ambienti urbani vincolati.
Entità
—