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车辆运动规划能否泛化到现实世界长尾情景？
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了世界上第一个真实世界的自动驾驶数据集和基准测试，用于测试机器学习规划器在多样化行驶场景中的能力。数据集包括来自4个城市的1282小时的驾驶场景，并具有高质量的自动标记的物体轨迹和红绿灯数据。研究还提供了模拟和评估框架，用于考虑与其他交通参与者的交互。该研究分析了基于机器学习和传统方法之间的差距。
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关键要点
- 本文介绍了世界上第一个真实世界的自动驾驶数据集和基准测试。
- 数据集用于测试基于机器学习的规划器在多样化行驶场景中的能力。
- 数据集包含1282小时来自4个城市的驾驶场景，具有高质量的自动标记物体轨迹和红绿灯数据。
- 研究提供了一个模拟和评估框架，考虑与其他交通参与者的交互。
- 研究分析了多个基准测试，探讨了基于机器学习和传统方法之间的差距。
- nuPlan数据集和代码可在nuplan.org网站上找到。
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