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E2E Parking Dataset: An Open Benchmark for End-to-End Autonomous Parking

Created by
  • Haebom

저자

Kejia Gao, Liguo Zhou, Mingjun Liu, Alois Knoll

개요

본 논문은 자율 주차를 위한 고품질 데이터셋을 생성하고 공개하는 것을 목표로 한다. 기존 연구에서 시각 기반 주차 모델과 데이터 생성, 훈련 및 폐루프 테스트 파이프라인이 제시되었지만, 데이터셋 자체는 공개되지 않았다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 고품질 데이터셋을 생성하고 오픈소스로 공개하며, 해당 데이터셋을 사용하여 기존 모델의 성능을 평가한다. 기존 모델을 사용한 실험 결과, 85.16%의 성공률과 평균 위치 오차 0.24미터, 방향 오차 0.34도를 달성하였다.

시사점, 한계점

시사점: 자율 주차 분야의 연구 재현성 및 성능 비교를 위한 표준화된 데이터셋 제공, end-to-end 학습 기반 자율 주차 모델 개발 및 성능 향상에 기여.
한계점: 데이터셋의 규모 및 다양성, 실제 주차 환경과의 차이, 데이터셋의 장기적인 관리 및 유지보수 계획 부재.
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