场景泛化生成数据集

为了扩大自动驾驶测试场景库规模，开发了基于泛化生成模型的场景生成技术，利用神经网络学习现有的自然驾驶场景数据，通过数据驱动的方式，派生出新的、非实地采集到的但可能出现的合理场景。数据集中记录了每次泛化生成场景的泛化场景规模、泛化场景库准确度和关键场景召回率，数据量约为140MB

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该场景泛化生成数据集旨在扩大自动驾驶测试场景库，利用神经网络学习自然驾驶场景数据，通过数据驱动方式派生新的合理场景。数据集记录了每次泛化生成场景的规模、准确度和关键场景召回率，数据量约143MB，包含1408个文件，格式包括CSV、Python脚本等。