Краткое содержание

arXiv:2511.13744v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Полностью автономное вождение "от начала до конца" (end-to-end, E2E) в значительной степени зависит от замкнутого цикла моделирования, где восприятие, планирование и управление совместно обучаются и оцениваются в интерактивных средах. Тем не менее большинство существующих наборов данных собраны из реального мира при отсутствии интерактивности, что главным образом поддерживает обучение с открытым циклом, но имеет ограниченную ценность для тестирования с закрытым циклом. Из-за отсутствия стандартизированных, крупномасштабных и тщательно проверенных наборов данных, которые способствовали бы обучению значимых промежуточных представлений, таких как признаки вида сверху ("bird's-eye view", BEV), модели автономного вождения end-to-end значительно уступают даже простым базовым алгоритмам на основе правил. Для решения этой проблемы мы представляем nuCarla — большой набор данных восприятия типа BEV в стиле nuScenes, созданный внутри симулятора CARLA. NuCarla обладает следующими характеристиками: (1) полной совместимостью с форматом nuScenes, обеспечивающей плавный перенос моделей восприятия из реального мира; (2) масштабом набора данных, сопоставимым с nuScenes, но с ...