InterHub：为自动驾驶提供密集互动事件的自然驾驶轨迹数据集

InterHub 是一个为自动驾驶领域设计的自然驾驶轨迹数据集，它通过深入挖掘自然驾驶记录中的密集互动事件而构建。

InterHub 的特点在于其形式化的方法，这使得数据集能够精确描述和提取多智能体之间的互动事件，揭示了现有自动驾驶解决方案的局限性。此外，InterHub提供了一个用户友好的工具包，支持使用公共和私有数据对数据集进行扩展，这为跨学科的互动描述和多智能体驾驶互动事件的提取提供了便利。

InterHub 数据集的结构化设计允许高效检索特定互动事件，并访问详细的轨迹级数据。它不仅包含了互动事件的元数据，还涵盖了轨迹和地图数据，全部以统一格式提供。这种方法不仅提高了研究的可扩展性和易用性，还通过分析互动强度、自动驾驶车辆参与度和冲突类型等丰富的特征，支持了对驾驶互动数据多样化需求的应用。

技术解读

本研究的思路是创建一个名为InterHub的自然驾驶轨迹数据集，专注于捕捉和分析自动驾驶领域中的密集驾驶互动事件。通过形式化方法精确描述和提取多智能体之间的互动，InterHub旨在提供一个全面的数据基础，以推进自动驾驶技术的发展和评估。