El Centro de Investigación de Seguridad Colaborativa de Toyota, y el laboratorio AgeLab del MIT de Massachusetts, anunciaron su colaboración para aprovechar los dataset o conjuntos de datos en la investigación en sistemas de conducción autónoma, que aprenderán de experiencias pasadas para reconocer patrones futuros que pueden ayudar a los vehículos a navegar con seguridad situaciones “nuevas”.

El dataset que emplearán los investigadores es un nuevo conjunto de datos abierto llamado DriveSeg.

¿Qué hace innovador a DriveSeg?

De acuerdo con AgeLab, los dataset de conducción autónoma que se han investigado están integrados, principalmente, de imágenes únicas y estáticas, que se pueden usar para identificar y rastrear objetos comunes dentro y fuera de la carretera, como bicicletas, peatones o semáforos. Mientras que DriveSeg contiene representaciones más precisas a nivel de píxel de muchos objetos, mediante el lente de una escena de conducción de video continua.

La escena completa que ofrece DriveSeg puede ser particularmente útil para identificar objetos más amorfos, como la construcción de carreteras y la vegetación, que no siempre tienen formas tan definidas y uniformes.

“El poder predictivo es una parte importante de la inteligencia humana. Siempre que manejamos, siempre estamos rastreando los movimientos del entorno que nos rodea para identificar riesgos potenciales y tomar decisiones más seguras. Al compartir este conjunto de datos, esperamos acelerar la investigación de sistemas de conducción autónomos y características de seguridad avanzadas que estén más en sintonía con la complejidad del entorno que los rodea”, declaró Rini Sherony, ingeniero principal senior de Toyota CSRC.

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