trajdata: 다중 인간 궤적 데이터셋을 위한 통합 인터페이스

초록

최근 몇 년간 궤적 예측 분야는 자율주행차(AVs)와 보행자 동작 추적을 위한 대규모 실제 인간 궤적 데이터셋의 공개로 크게 성장했습니다. 이러한 데이터셋은 연구 커뮤니티에 큰 도움이 되었지만, 각각 고유한 데이터 형식과 API를 사용하기 때문에 연구자들이 여러 데이터셋에 걸쳐 방법론을 훈련하고 평가하는 데 번거로움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 trajdata를 소개합니다: 다중 인간 궤적 데이터셋을 위한 통합 인터페이스입니다. trajdata는 궤적 및 지도 데이터를 위한 간단하고 균일하며 효율적인 표현과 API를 제공합니다. 이 작업에서 우리는 기존 궤적 데이터셋에 대한 포괄적인 실증적 평가를 수행하여, 현재 보행자 및 자율주행차 동작 예측 연구의 기반이 되는 데이터에 대한 풍부한 이해를 제공하고, 이러한 통찰로부터 향후 데이터셋에 대한 제안을 제시합니다. trajdata는 허가형 라이선스(Apache 2.0)로 제공되며, https://github.com/NVlabs/trajdata에서 온라인으로 접근할 수 있습니다.

English

The field of trajectory forecasting has grown significantly in recent years, partially owing to the release of numerous large-scale, real-world human trajectory datasets for autonomous vehicles (AVs) and pedestrian motion tracking. While such datasets have been a boon for the community, they each use custom and unique data formats and APIs, making it cumbersome for researchers to train and evaluate methods across multiple datasets. To remedy this, we present trajdata: a unified interface to multiple human trajectory datasets. At its core, trajdata provides a simple, uniform, and efficient representation and API for trajectory and map data. As a demonstration of its capabilities, in this work we conduct a comprehensive empirical evaluation of existing trajectory datasets, providing users with a rich understanding of the data underpinning much of current pedestrian and AV motion forecasting research, and proposing suggestions for future datasets from these insights. trajdata is permissively licensed (Apache 2.0) and can be accessed online at https://github.com/NVlabs/trajdata

trajdata: 다중 인간 궤적 데이터셋을 위한 통합 인터페이스

trajdata: A Unified Interface to Multiple Human Trajectory Datasets

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