Hugging Face使用自动驾驶机器的训练数据扩展其LeRobot平台

去年，AI 开发平台 Hugging Face 推出了 LeRobot，这是一组开放式 AI 模型、数据集和工具，可帮助构建现实世界的机器人系统。周二，Hugging Face 与 AI 初创公司 Yaak 合作，通过机器人和汽车的训练集扩展了 LeRobot，这些机器人和汽车可以自主导航环境，例如城市街道。

这套名为“学习驾驶 (L2D)”的新套件大小超过 1PB，包含来自德国驾校汽车上安装的传感器的数据。L2D 从驾驶教练和学生那里捕获摄像头、GPS 和“车辆动力学”数据，这些数据在有施工区、十字路口、高速公路等的街道上导航。

包括 Alphabet 的 Waymo 和 Comma AI 在内的公司提供了许多开放式自动驾驶培训集。但据 L2D 的创建者称，其中许多任务侧重于规划任务，例如对象检测和跟踪，这些任务需要高质量的注释，这使得它们难以扩展。

相比之下，L2D 的创建者声称，它旨在支持“端到端”学习的发展，这有助于直接从传感器输入(例如摄像机镜头)预测行为(例如，当行人可能过马路时)。

“AI 社区现在可以构建端到端的自动驾驶模型，”Yaak 联合创始人 Harsimrat Sandhawalia 和 Hugging Face 机器人 AI 团队成员 Remi Cadene 在博客文章中写道。“L2D 旨在成为最大的开源自动驾驶数据集，为 AI 社区提供独特而多样的'剧集'，用于训练端到端空间智能。”

Hugging Face 和 Yaak 计划在今年夏天对使用 L2D 和 LeRobot 训练的模型进行真实世界的“闭环”测试，并部署在配备安全驾驶员的车辆上。这些公司呼吁 AI 社区提交他们希望评估模型的模型和任务，例如导航环形交叉路口和停车位。