為促進(jìn)自動駕駛領(lǐng)域的行為預(yù)測技術(shù)發(fā)展，加速預(yù)測模型/算法評價的研究，加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系統(tǒng)控制實驗室(MSCLab)攜手AI數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商Graviti(格物鈦)、世界領(lǐng)先的云服務(wù)商AWS(亞馬遜云)舉辦的“INTERACTION數(shù)據(jù)集預(yù)測挑戰(zhàn)賽”正式啟動。

目前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界一致認(rèn)為，行為預(yù)測(Prediction:如軌跡、動作、意圖)是自動駕駛領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的問題之一，它是阻礙全自動駕駛實現(xiàn)的一大因素。而要解決這一問題，有兩個條件不可或缺：一是包含很多車輛和行人交互的真實場景運動數(shù)據(jù)的收集和積累，二是可以通過這些數(shù)據(jù)對各種預(yù)測算法進(jìn)行正確而有效的評價。但不幸的是，目前沒有一個可以公平比較不同預(yù)測模型(或算法)性能的基準(zhǔn)，尤其是在考慮到有規(guī)劃在環(huán)的情況下(模型集成了預(yù)測和規(guī)劃兩個模塊)，公平基準(zhǔn)是個大難題。

為此加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系統(tǒng)控制實驗室(MSCLab)與來自卡爾斯魯厄理工學(xué)院(KIT)和國立巴黎高等礦業(yè)學(xué)院(MINESParisTech)的合作者建立了一個國際性、對抗性、協(xié)作性的數(shù)據(jù)集(INTERACTION)。它能準(zhǔn)確再現(xiàn)不同國家的各種駕駛場景中道路使用者(如車輛、行人)的大量交互性行為。

為了加快學(xué)術(shù)界和工業(yè)界圍繞預(yù)測模型/算法評價的討論和研究，加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系統(tǒng)控制實驗室聯(lián)合AI數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供商Graviti(格物鈦)和AWS(亞馬遜云)發(fā)起了基于INTERACTION數(shù)據(jù)集(INTERPRET)的預(yù)測挑戰(zhàn)賽，該挑戰(zhàn)賽旨在為自動駕駛的發(fā)展構(gòu)建有效且有價值的預(yù)測方法。

作為挑戰(zhàn)賽贊助商的Graviti(格物鈦)一直致力于讓機(jī)器學(xué)習(xí)變得簡單，讓所有有創(chuàng)造力的個人和企業(yè)都能夠輕松使用AI，實現(xiàn)AI觸手可及。Graviti愿意通過自己一站式的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，幫助更多的開發(fā)者可以更快的把無人駕駛變成現(xiàn)實。

此次大賽Graviti的數(shù)據(jù)集管理系統(tǒng)將被用來托管比賽所使用的訓(xùn)練、驗證和測試數(shù)據(jù)，提供并開放給比賽參與者下載;同時Graviti的模型評估框架會被用來計算參賽者上傳結(jié)果所取得的成績，并生成排行榜。而AWS將為所有服務(wù)提供云服務(wù)資源和支持。

“INTERACTION數(shù)據(jù)集預(yù)測挑戰(zhàn)賽”分為五個挑戰(zhàn)賽，分別是常規(guī)挑戰(zhàn)賽、數(shù)據(jù)效率挑戰(zhàn)賽、概括性挑戰(zhàn)賽、閉環(huán)挑戰(zhàn)賽、開源挑戰(zhàn)賽。本次大賽計劃在3月和6月舉辦兩輪比賽，根據(jù)較為公允的指標(biāo)對預(yù)測模型和算法進(jìn)行不同方面的評價和測試。參賽者可以獲得訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)集的輸入和輸出，但只能獲得測試集的輸入。在參賽者提交了測試集上算法輸出的結(jié)果后，將進(jìn)行一系列評價，并在活動排行榜上公布得分。首輪賽事將持續(xù)到5月底截止，挑戰(zhàn)賽數(shù)據(jù)集和結(jié)果將在6月舉行的Waymo2020CVPR的論壇上公布。

歡迎參賽者嘗試不同的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)賽中文入口

關(guān)于：加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)械系統(tǒng)控制實驗室(MSC實驗室)

加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)械系統(tǒng)控制實驗室(MSC實驗室)由MassayoshiTomizuka教授領(lǐng)導(dǎo)管理。MassayoshiTomizuka教授于1974年就職UCB機(jī)械工程系，目前是Cheryl和JohnNeerhout，Jr.杰出教授。MSC實驗室對汽車自動化和控制領(lǐng)域有30多年的研究歷史，并與加利福尼亞州PATH合作展示了Demo'97。

過去十年，MSC實驗室集中研究智能/自主系統(tǒng)以及這類系統(tǒng)與人的交互，涉及制造(工業(yè)機(jī)器人)和運輸(自動駕駛車輛)領(lǐng)域。該研究強調(diào)了模型控制與機(jī)器學(xué)習(xí)之間的協(xié)同作用，同時還與眾多工業(yè)伙伴合作進(jìn)行自動駕駛研究，涵蓋安全有效的計劃/控制、交互性預(yù)測/決策、強大的感知/定位以及模擬/測試/數(shù)據(jù)集等方面。

關(guān)于：Graviti(格物鈦)

為了滿足企業(yè)AI開發(fā)者在將算法變成應(yīng)用產(chǎn)品的過程中需要高精準(zhǔn)度，規(guī)模化的真值數(shù)據(jù)和有效管理這些數(shù)據(jù)集的需求，Graviti提供一套基于SAAS模式的一站式集數(shù)據(jù)集管理，數(shù)據(jù)集交易，數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，沙箱模型訓(xùn)練和模型檢測與評估的AI數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。

關(guān)于：AWS(亞馬遜云)

亞馬遜AWS(AmazonWebServices(AWS))是亞馬遜提供的專業(yè)云計算服務(wù)，于2006年推出，是全球最大的云計算服務(wù)供應(yīng)商。其主要優(yōu)勢之一是能夠以根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展來擴(kuò)展的較低可變成本來替代前期資本基礎(chǔ)設(shè)施費用。

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