自动驾驶技术正在飞速发展，但要让车辆真正理解并安全地在复杂多变的环境中行驶，仍然面临着巨大的挑战。为了解决这个问题，中国科学院自动化研究所与美团无人车团队联合推出了DrivingDojo，一个交互式驾驶世界模型数据集，旨在为下一代自动驾驶模型提供强大的训练基础。这个数据集包含了丰富的驾驶场景、多智能体交互和开放世界知识，为研究人员和开发者提供了一个前所未有的平台，以探索和完善自动驾驶技术。
DrivingDojo 究竟是什么？它又有什么独特之处？
简单来说，DrivingDojo 是一个庞大的视频数据集，其中包含了 18,000 个精心挑选的视频片段。这些片段不仅覆盖了各种常见的驾驶操作，如加速、减速、变道等，还包含了复杂的交通场景，例如多车辆交互、行人穿越、以及各种突发事件。更重要的是，DrivingDojo 还定义了一个动作指令跟随（AIF）基准，用于评估世界模型在执行动作控制和未来预测方面的能力。这意味着，研究人员可以利用 DrivingDojo 来训练模型，使其能够根据给定的指令，预测车辆在未来一段时间内的行为，从而实现更安全、更智能的自动驾驶。
DrivingDojo 的核心功能可以概括为以下几个方面：
交互式世界模型训练：DrivingDojo 提供了一个理想的平台，用于训练能够理解和模拟复杂驾驶动态的交互式世界模型。通过分析大量的驾驶视频，模型可以学习到车辆、行人、交通信号等各种元素的行为模式，从而更好地预测未来的交通状况。
动作指令跟随（AIF）：AIF 基准是 DrivingDojo 的一个重要组成部分。它允许研究人员评估模型在遵循动作指令生成未来预测方面的能力。例如，给定一个“向左转弯”的指令，模型需要预测车辆在未来几秒钟内的运动轨迹，并生成相应的视频。
多样化驾驶操作：DrivingDojo-Action 子集包含了各种各样的驾驶操作，例如加速、减速、紧急制动和车道变换。通过训练模型学习这些操作，可以提高其在真实驾驶环境中的适应能力。
多智能体交互：DrivingDojo-Interplay 子集专注于车辆与其他道路使用者之间的交互。模型需要理解和预测车辆、行人、自行车等各种智能体的行为，从而做出合理的决策。
开放世界知识：DrivingDojo-Open 子集涵盖了开放世界中的罕见事件和长尾场景。这些场景往往难以预测，但对于自动驾驶系统的安全性至关重要。例如，模型需要学会处理道路上的障碍物、恶劣天气、以及其他突发事件。
视频生成与预测：DrivingDojo 可以用于训练模型，使其能够基于初始帧和动作指令生成未来的视频。这为自动驾驶系统的测试和验证提供了一种全新的方法。
DrivingDojo 的技术原理是什么？
DrivingDojo 的背后，是一套复杂而精密的流程，包括数据收集、数据策划、动作编码、视频生成模型、动作指令跟随（AIF）评估等多个环节。
数据收集：DrivingDojo 的数据来源于美团无人车团队的自动驾驶车辆平台。这些车辆配备了各种传感器，可以收集到丰富的驾驶数据，包括视频、激光雷达、雷达等。
数据策划：从海量的数据中，研究人员需要精选出包含丰富驾驶操作、多智能体交互和开放世界知识的视频片段。这个过程需要耗费大量的人力和时间，但对于数据集的质量至关重要。
动作编码：驾驶动作（如加速、制动、转向）需要被编码成模型能够理解的格式。这通常涉及到将动作转化为数字信号，例如车辆的油门、刹车和方向盘的控制量。
视频生成模型：视频生成模型是 DrivingDojo 的核心。这些模型通常基于深度学习技术，例如生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）。通过学习大量的驾驶视频，模型可以学会生成逼真的驾驶场景。
动作指令跟随（AIF）：AIF 评估是用于评估模型预测准确性的关键步骤。通过比较生成视频与输入动作指令的一致性，研究人员可以了解模型的性能。
评估指标：为了客观地评估生成视频的质量，研究人员通常会使用一些常用的指标，例如 FID（Frechet Inception Distance）和 FVD（Frechet Video Distance）。这些指标可以衡量生成视频与真实视频之间的相似度。此外，AIF 错误也可以用于评估动作指令的跟随能力。
DrivingDojo 的项目地址在哪里？
对于有兴趣使用 DrivingDojo 的研究人员和开发者，以下是一些重要的项目地址：
- 项目官网：drivingdojo.github.io
- GitHub 仓库：https://github.com/Robertwyq/Drivingdojo
- HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/datasets/Yuqi1997/DrivingDojo
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.10738
这些资源提供了 DrivingDojo 的详细信息、代码示例、以及相关的技术论文，可以帮助您快速上手并开始使用 DrivingDojo。
DrivingDojo 有哪些应用场景？
DrivingDojo 的应用场景非常广泛，涵盖了自动驾驶技术的各个方面：
自动驾驶算法开发：研究人员可以利用 DrivingDojo 来开发和测试自动驾驶车辆的感知、预测和决策算法。例如，可以使用 DrivingDojo 来训练目标检测模型，使其能够准确地识别道路上的车辆、行人、交通信号等。
世界模型训练：DrivingDojo 可以用于训练模拟真实世界驾驶环境的交互式世界模型。这些模型可以预测未来的状态和可能的事件，从而帮助自动驾驶系统做出更明智的决策。
多智能体交互模拟：通过模拟车辆与其他道路使用者之间的交互，可以优化自动驾驶车辆的交互策略。例如，可以使用 DrivingDojo 来训练模型，使其能够安全地与行人互动，避免发生碰撞。
罕见事件和长尾场景处理：DrivingDojo 包含了大量的罕见事件和长尾场景，例如动物突然横穿道路或道路上的障碍物。通过训练模型识别和响应这些事件，可以提高自动驾驶系统的安全性。
虚拟测试和验证：在虚拟环境中测试自动驾驶系统可以减少实车测试的成本和风险，加速开发流程。DrivingDojo 可以用于创建逼真的虚拟环境，从而实现更高效的测试和验证。
DrivingDojo 的未来展望
DrivingDojo 的发布，无疑为自动驾驶领域注入了新的活力。它不仅提供了一个高质量的数据集，还定义了一个有价值的评估基准。随着越来越多的研究人员和开发者开始使用 DrivingDojo，我们有理由相信，自动驾驶技术将会迎来更大的突破。
未来，DrivingDojo 还可以进一步扩展和完善。例如，可以增加更多的数据，覆盖更广泛的驾驶场景；可以引入更高级的评估指标，更全面地衡量模型的性能；还可以开发更强大的视频生成模型，生成更逼真的驾驶场景。
总而言之，DrivingDojo 是一个非常有前景的项目，它将为自动驾驶技术的发展做出重要的贡献。我们期待着 DrivingDojo 在未来能够取得更大的成就！
DrivingDojo 的出现，标志着自动驾驶技术进入了一个新的阶段。它不仅仅是一个数据集，更是一个平台，一个社区，一个共同探索自动驾驶未来的机会。通过 DrivingDojo，研究人员和开发者可以更好地理解驾驶环境，更好地训练自动驾驶模型，更好地应对各种挑战。我们相信，在 DrivingDojo 的推动下，自动驾驶技术将会变得更加成熟，更加安全，更加智能。让我们共同期待自动驾驶的未来！
