开源！V2Xverse：上交发布首个面向V2X的仿真平台与端到端模型

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论文作者 | 上海交通大学&上海AI Lab

编辑 | 自动驾驶之心

车路协同的同步驾驶数据

车路协同辅助的自动驾驶V2X-AD（Vehicle-to-everything-aided autonomous driving）在提供更安全的驾驶策略方面具有巨大潜力。研究者们在V2X-AD的交通和通信层面进行了大量的研究，但是这些基础设施和通信资源在提高驾驶性能方面的效果仍未得到充分探索。这突显了研究协同自动驾驶的必要性，即如何设计面向驾驶规划的高效信息共享策略，从而提高每辆汽车驾驶性能。这需要两个关键的基础条件：一个能够为V2X-AD提供数据环境的平台，以及一个具有驾驶相关完整功能以及信息共享机制的端到端驾驶系统。

为此，来自上海交通大学和上海人工智能实验室的研究者们在最新研究文章《Towards Collaborative Autonomous Driving: Simulation Platform and End-to-End System》提出了CoDriving: 一种端到端协同驾驶系统，该系统利用一种面向驾驶规划的信息共享策略实现了通信高效的协作。同时，本文研究者们搭建了仿真平台V2Xverse，该平台为协同驾驶提供了完整的训练测试环境，包含车路协同驾驶数据集的生成、全栈协同驾驶系统的部署、以及可定制场景下的闭环驾驶性能评估和驾驶子任务评估。

同时，仿真平台V2Xverse集成了多个现有协同感知方法的训练和部署测试代码，用多种测试任务检验综合的驾驶功能：3D目标检测，路径规划，闭环自动驾驶。V2Xverse突破了现有协同感知方法只能“看”不能“控制”的局限性，支持将现有的协同感