Thinklab-SJTU/Bench2Drive

解決的問題

Bench2Drive 為自主駕駛（AD）系統提供標準化的資料集與封閉迴路評估基準。它透過從作者認為無意義的開環規劃轉向需要對動態情境做出反應的封閉迴路環境，解決了更可靠性能評估的需求。

工作原理

本專案利用 CARLA 模擬器建立封閉迴路測試環境。提供多個資料集分割（Mini、Base、Full，以及嚴格均勻的 0.0.4 版本），包含多樣化的駕駛情境。該基準根據多種指標評估模型，包括一般駕駛分數、成功率、駕駛效率與駕駛平順性。同時也特別測試在超車、合流、緊急煞車、讓行與遵守交通標誌等類別中的「多能力」表現。

適用對象

專為從事自主駕駛代理研究與開發的研發人員設計，特別是那些建構端到端駕駛模型或自主駕駛用視覺-語言模型（VLM4AD）的研究者。

亮點

• 多樣化的資料集分割：提供多個訓練集，包括在 1,100 條路線中嚴格均勻分布的 44 種情境。
• 封閉迴路評估：專注於在 CARLA 模擬器中即時互動，而非靜態的開環預測。
• 全面的指標：不僅追蹤成功與分數，還追蹤效率、舒適性／平順性以及特定駕駛能力。
• 多模態支援：支援 3D 占有（3D occ）與深度資料。