autonomousvision/carla_garage

解決する課題

CARLA leaderboard 2.0のための包括的なスターターキットを提供し、研究者がエンドツーエンドの自動運転モデルを開発、学習、評価できるようにします。データセット、エキスパートドライバーコード、学習パイプラインなどのオープンソースコンポーネントを提供することで、CARLAシミュレーターの導入における困難を解消します。

仕組み

本プロジェクトは、多段階プロセスを用いて自動運転エージェントを学習させるフレームワークを実装しています。PDM-Liteエキスパートドライバーを活用して学習データを生成し、高性能なオープンソースモデルであるTransFuser++の事前学習済みウェイトを提供します。このシステムは、ローカル評価、標準ルート（Bench2DriveやLongest6 v2など）に対するベンチマーク、およびDockerコンテナを介した公式CARLA leaderboardへの提出をサポートしています。

対象ユーザー

具身化知能（Embodied Intelligence）や自動運転に取り組んでおり、CARLA leaderboard 2.0の基準でモデルをベンチマークしたい研究者や開発者を対象としています。

ハイライト

• 完全なスターターキット: データ生成から学習コード、評価スクリプトまで全てが含まれています。
• 事前学習済みモデル: このタスクにおいて最も優れたオープンソースモデルの一つであるTransFuser++のウェイトを提供します。
• マルチベンチマーク対応: Bench2Drive、CARLA leaderboard 2.0の検証/テストルート、およびLongest6 v2への統合サポート。
• オープンソースデータセット: 公開されたモデルの学習に使用されたダウンロード可能なデータセットが含まれています。
• ベンチマークに関するガイダンス: 自動運転のベンチマークにおける一般的な手法上の誤りに関する詳細なガイドを提供します。