Kakao Mobility发布面向韩国定制的“自动驾驶AI训练数据集”

Kakao Mobility于28日表示，公司作为科学技术信息通信部和自动驾驶技术开发创新事业团（KADIF）“自动驾驶技术开发创新项目”国家课题的一环，已公开构建完成的“供人工智能（AI）学习用自动驾驶数据集”。

该数据集已在韩国电子通信研究院（ETRI）的“AI分享”平台上公开。Kakao Mobility表示，将以此为契机，着手构建韩国国内的自动驾驶研发生态系统。

自动驾驶车辆用多传感器融合型三维动态目标检测与追踪训练数据。Kakao Mobility提供

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Kakao Mobility参与了为实现4级（Level 4）自动驾驶而推进的该项目，完成了将车辆、边缘—基础设施与智能学习相结合的融合型自动驾驶数据的生成、管理、分发自动化技术开发。作为项目的一部分，公司将基于韩国道路环境构建的去标识化AI学习用数据集向公众开放，旨在让任何人都可以在无版权问题的前提下自由用于自动驾驶研究开发。

一直以来，从事自动驾驶研究的小型企业、学界和研究机构由于成本和时间负担过于巨大，难以通过激光雷达、雷达和摄像头传感器直接获取自动驾驶数据。此前已公开的数据集大多是在海外地区或特定时间段采集的，在开展符合韩国本土实际情况的研发方面存在局限。

此次Kakao Mobility公开的数据集，是通过安装在韩国主要道路沿线的激光雷达、摄像头等边缘—基础设施传感器，以及由Kakao Mobility直接运营的自动驾驶汽车采集而成。数据集由可用于感知和判断人、车辆、自行车等运动的三维动态对象，以及信号灯、标志牌等二维静态对象的10种类型、共15万条数据构成，预计可用于开发和训练适配韩国环境的自动驾驶AI模型。

尤其是，该数据在道路类型（高速公路、国道、地下车道、隧道等）、时间（昼夜）、天气（晴朗、降雨、雾等）等共31个类别的环境条件下采集。数据中不仅包含通过激光雷达传感器获取的点云坐标值，还包括可区分人和物体等个体属性的精细化数据，可在多种场景下加以利用。

ETRI将该数据集用于自动驾驶车辆的AI学习并进行实证后发现，人、车辆、自行车等三维动态对象的检测AI性能提升约5%至8%，信号灯识别AI性能提升约2%。在城市夜间交通拥堵状况或行人信号灯等稀疏数据上的AI性能也有所提升。自动驾驶AI在对象检测与识别能力提高后，能够更加准确地感知周边环境。

Kakao Mobility未来出行研究所所长Jang Sunguk表示：“希望此次数据集的公开，能够成为加速韩国自动驾驶技术商业化和发展的基石”，“今后也将继续与各类公共和民间企业合作，率先推动自动驾驶技术创新以及公共数据利用的扩大。”

KADIF团长Jung Gwangbok表示：“通过本次项目，能够公开有‘未来石油’之称的15万条融合型自动驾驶学习数据集，感到非常高兴”，“期待此次公开的学习数据能够成为相关学界和初创企业的成长踏板，并进一步为提升AI自动驾驶技术水平作出贡献。”

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另外，政府正以在2027年前完成融合型4级以上自动驾驶商业化基础为目标，推进“自动驾驶技术开发创新项目”。Kakao Mobility在科学技术信息通信部、信息通信规划评价院（IITP）和KADIF的支持下，执行了本次项目课题。

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