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DrivingDojo是什么？一文让你看懂DrivingDojo的技术原理、主要功能、应用场景
来源：卓商AI
发布时间：2025-04-05
DrivingDojo概述简介
DrivingDojo是中国科学院自动化研究所与美团无人车团队合作推出的数据集，用在训练和研究复杂的自动驾驶交互式世界模型。数据集包含18,000个视频片段，覆盖完整的驾驶操作、多智能体交互以及丰富的开放世界驾驶知识，为开发下一代自动驾驶模型提供了坚实的基础。DrivingDojo定义了动作指令跟随（AIF）基准，用在评估世界模型在执行动作控制的未来预测方面的能力。
DrivingDojo的功能特色
交互式世界模型训练：DrivingDojo提供一个平台，用在训练理解和模拟复杂驾驶动态的交互式世界模型。
动作指令跟随（AIF）：数据集定义AIF基准，评估世界模型在遵循动作指令生成未来预测的能力。
多样化驾驶操作：基于DrivingDojo-Action子集，模型学习加速、减速、紧急制动和车道变换等多样化的驾驶操作。
多智能体交互：用DrivingDojo-Interplay子集，模型能理解和预测车辆与其他道路使用者之间的复杂交互。
开放世界知识：用DrivingDojo-Open子集，模型学习处理开放世界中的罕见事件和长尾场景。
视频生成与预测：模型基于初始帧和动作指令生成未来的视频，模拟和预测驾驶场景。
DrivingDojo的技术原理
数据收集：用美团无人车团队的自动驾驶车辆平台收集视频数据，。
数据策划：从大量收集的数据中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。
动作编码：将驾驶动作（如加速、制动、转向）编码为模型能理解的格式，方便在视频生成中使用。
视频生成模型：基于如Stable Video Diffusion等技术，开发从初始帧和动作指令生成视频的模型。
动作指令跟随（AIF）：比较生成视频与输入动作指令的一致性，评估模型的预测准确性。
评估指标：用FID（Frechet Inception Distance）和FVD（Frechet Video Distance）等指标评估生成视频的视觉质量，用AIF错误评估动作指令的跟随能力。
DrivingDojo项目介绍
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
DrivingDojo能做什么？
自动驾驶算法开发：开发人员开发和测试自动驾驶车辆的感知、预测和决策算法。
世界模型训练：数据集用在训练模拟真实世界驾驶环境的交互式世界模型，模型能预测未来的状态和可能的事件。
多智能体交互模拟：模拟车辆与其他道路使用者（如行人、自行车、其他车辆）之间的交互，优化自动驾驶车辆的交互策略。
罕见事件和长尾场景处理：训练模型识别和响应罕见事件，如动物突然横穿道路或道路上的障碍物，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，减少实车测试的成本和风险，加速开发流程。
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