論文の概要: OpenLKA: An Open Dataset of Lane Keeping Assist from Recent Car Models under Real-world Driving Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09092v1
• Date: Wed, 14 May 2025 02:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.357661
• Title: OpenLKA: An Open Dataset of Lane Keeping Assist from Recent Car Models under Real-world Driving Conditions
• Title（参考訳）: OpenLKA: 現実の運転条件下での最近の自動車モデルからのレーン維持支援のオープンデータセット
• Authors: Yuhang Wang, Abdulaziz Alhuraish, Shengming Yuan, Hao Zhou,
• Abstract要約: Lane Keeping Assist (LKA) は現代の車両で広く採用されているが、実際の性能はプロプライエタリなシステムと限られたデータアクセスのために未探索のままである。 本稿では,LKA評価と改善のためのオープンかつ大規模データセットOpenLKAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.715128998923852
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Lane Keeping Assist (LKA) is widely adopted in modern vehicles, yet its real-world performance remains underexplored due to proprietary systems and limited data access. This paper presents OpenLKA, the first open, large-scale dataset for LKA evaluation and improvement. It includes 400 hours of driving data from 50+ production vehicle models, collected through extensive road testing in Tampa, Florida and global contributions from the Comma.ai driving community. The dataset spans a wide range of challenging scenarios, including complex road geometries, degraded lane markings, adverse weather, lighting conditions and surrounding traffic. The dataset is multimodal, comprising: i) full CAN bus streams, decoded using custom reverse-engineered DBC files to extract key LKA events (e.g., system disengagements, lane detection failures); ii) synchronized high-resolution dash-cam video; iii) real-time outputs from Openpilot, providing accurate estimates of road curvature and lane positioning; iv) enhanced scene annotations generated by Vision Language Models, describing lane visibility, pavement quality, weather, lighting, and traffic conditions. By integrating vehicle-internal signals with high-fidelity perception and rich semantic context, OpenLKA provides a comprehensive platform for benchmarking the real-world performance of production LKA systems, identifying safety-critical operational scenarios, and assessing the readiness of current road infrastructure for autonomous driving. The dataset is publicly available at: https://github.com/OpenLKA/OpenLKA.
• Abstract（参考訳）: Lane Keeping Assist (LKA) は現代の車両で広く採用されているが、実際の性能はプロプライエタリなシステムと限られたデータアクセスのために未探索のままである。 本稿では,LKA評価と改善のためのオープンかつ大規模データセットOpenLKAを提案する。 50台以上の生産車モデルから400時間の運転データを収集し、フロリダ州タンパで広範な道路試験を行い、コマ.aiの運転コミュニティからグローバルなコントリビューションを行った。 このデータセットは、複雑な道路地形、劣化した車線標識、悪天候、照明条件、周囲の交通など、幅広い困難なシナリオにまたがっている。 データセットはマルチモーダルで、 i) 主要なLKAイベント(例えば、システム停止、車線検出障害)を抽出するために、カスタムリバースエンジニアリングDBCファイルを使用してデコードされた完全なCANバスストリーム 二 同期高解像度ダッシュカムビデオ 三 道路曲率及び車線位置の正確な推定を提供するオープンパイロットのリアルタイム出力 四 ヴィジュアル言語モデルにより生成された拡張シーンアノテーションで、車線視認性、舗装品質、天候、照明、交通状況を記述すること。 車両内部信号と高忠実性知覚とリッチセマンティックコンテキストを統合することで、OpenLKAは、プロダクションLKAシステムの実際のパフォーマンスをベンチマークし、安全クリティカルな運用シナリオを特定し、現在の道路インフラの自律運転の準備性を評価するための包括的なプラットフォームを提供する。 データセットは、https://github.com/OpenLKA/OpenLKAで公開されている。

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