DAT-001
Dataset
OpenScene — nuPlan 传感器数据的紧凑再分发(OpenDriveLab)
| id | |
|---|---|
| type | dataset |
| title | OpenScene — nuPlan 传感器数据的紧凑再分发(OpenDriveLab) |
| alias | OpenScene, Predictive World Model |
| repo | https://github.com/OpenDriveLab/OpenScene |
| license | 代码 Apache-2.0;数据继承 nuPlan 自身分发许可 |
| version | git commit 72860746787a67946bef07aa1f78bbbc6b20e445(2026-01-13) |
| data-from | PPR-2106.11810 |
| tier | 0 |
| lifecycle | EXTRACTED |
| epistemic | n/a |
| ingested | 2026-09-07 |
| updated |
定位
OpenScene 是 nuPlan 数据集(PPR-2106.11810)的再分发工件:保留相关标注与传感器数据、降采样到 2Hz、体积缩减逾 10 倍,覆盖 120+ 小时(Boston / Pittsburgh / Las Vegas / Singapore),并附带 occupancy 标签。本库语境下它是 BMK-006(NAVSIM)的数据底座——NAVSIM 论文引用的即是本 repo(OpenDriveLab/OpenScene)而非其配套论文;它是库中第一个“多消费者数据资源”的实例化(D25 dataset 类型转 live)。
关于配套论文:数据发布有配套论文 PPR-2211.15654(“OpenScene: 3D Scene Understanding with Open Vocabularies”, CVPR 2023, arXiv:2211.15654),其主题是开放词表 3D 场景理解(CLIP 空间 2D→3D 特征蒸馏,任务为零样本语义分割/查询,非占用预测)——与数据血缘正交互补:论文卡承载其论题(方法重建见 FRM-2211.15654),本卡(DAT)锚定数据工件的 provenance(split 构成、尺寸、与 nuPlan 的关系,锚定 repo 文档与 navsim devkit 文档)。两个节点都存在是“数据集论文自带 benchmark”常态下的标准布局。
事实锚点
以下事实锚定 cache/sources/openscene/(repo @ version)与
cache/sources/navsim/docs/splits.md(消费方文档):
- 内容:nuPlan 数据的紧凑再分发——annotations + 传感器数据 2Hz 降采样;120+ 小时;四城(Boston/Pittsburgh/Las Vegas/ Singapore);附 occupancy 标签。
- 数据 split(
docs/dataset_stats.md):trainval 1310 logs、test 147 logs、mini 64 logs;标准 split 场景不重叠。尺寸:trainval logs 14 GB / 传感器数据 >2000 GB;test logs 1 GB / 传感器数据 217 GB(navsimdocs/splits.md)。trainval 过滤前共 723,019 帧级 scene(1310 logs 全量实测,2026-09-07 集群完整性扫描)。 - pkl 工件格式要点:navsim Scene 序列化(
list[dict],帧级,字段含 token/frame_idx/log_name/cams/anns/ego2global 等)。⚠️ 两套 token 命名空间:lidar 文件名(MergedPointCloud/ <token>.pcd)= scene 的token;相机文件名(CAM_*/<token>.jpg)是独立命名空间,与 scene token 交集为 0——按 scene token 找相机文件必然失败,必须走cams[相机名].data_path(2026-09-07 集群全量实测确认)。 - 官方下载无文件级 checksum;完整性校验链 = HuggingFace tgz
的 sha256(取自 HF tree API
lfs.oid,manifest 本身不含 hash)→ gzip 流 CRC → 结构检查(jpg FFD8 / pcd 头)。缺失文件可经 manifest 分片映射精确定位并从 HF 源补齐(2026-09-07 实测链路可行:168 文件恢复、端到端复检通过)。 - 角色:CVPR 2024 E2D 与 Predictive World Model tracks、CVPR 2025 NAVSIM-v2 E2D track 的官方数据;NAVSIM v1/v2 的唯一数据底座。
与 NAVSIM 的关系(筛选语义,实现权威 COD-002)
NAVSIM 的 train/test split 不是数据 split,而是 OpenScene logs
之上的场景筛选器(docs/splits.md):navtrain ⊂ trainval,navtest 与 navhard_two_stage ⊂ test;NAVSIM split 的场景**
允许重叠**(与标准 split 的不重叠相反)。筛选规则(恒速基线
PDMS(CPT-017)>0.8 剔除等)属协议层,锚定 BMK-006。navtrain 提供单独的精简传感器数据下载(只含所需帧),logs 本身始终是完整 split。
下载面(研究使用的实际数据量)
nuPlan 系数据为三层结构(nuplan-devkit docs/dataset_setup.md):logs(.db 元数据,含全部标注与轨迹,按 split 分)、maps(每城每版本 map.gpkg,小)、sensor_blobs(8 路相机 +
MergedPointCloud 点云——体积大户)。下载规划由 planner 是否读传感器决定(以下尺寸锚定 navsim docs/splits.md):
| 用途 | 需要下载 | 体积 |
|---|---|---|
| 跑通/调试 | mini 全套 | logs 1 GB + sensors 151 GB |
| 纯闭环评测(规则/轨迹 planner,navtest 指标) | navtest logs + maps | logs 983 MB + 地图 |
| E2E agent 训练 | navtrain logs + 专用传感器帧 | 14 GB + 445 GB(无 history 300 GB) |
| E2E 标准评测 | navtest sensors | 223 GB |
| NAVSIM v2 两阶段 | navhard logs + 合成帧 | 892 MB + 31 GB |
| 复现自建 split(全量 trainval) | trainval 全套 | 14 GB + >2000 GB |
要点:
-
闭环仿真与指标计算只吃 logs + maps(PDM/IDM/规则/轨迹 planner 消费标注与轨迹,不读相机/点云)——KB 主线(指标口径、闭环对比)的下载量是 GB 级,传感器数据仅 E2E agent 需要。
-
navtrain 提供独立于全量 trainval 的帧级传感器下载(只含所需帧;300 GB 是不含 history 的版本)——这是 OpenScene 相对 nuPlan 原生 >2 TB 的核心减负。
-
nuPlan 原生侧的对应尺寸(原生 20Hz logs、原生 sensor_blobs)devkit 文档未给出数字,本库未锚定;devkit FAQ 的官方建议(特征预处理
limit_total_scenarios=0.1降至 2Hz)正是 OpenScene 存在的理由——预执行的官方降采样。 -
未锚定项:metric caching 预处理在本地生成的缓存目录体积(仿真前需预留磁盘,量级未记录)。
-
nuPlan 原生 v1.1 分发是另一工件,不属本卡:其 archive 清单与尺寸锚定见 DAT-002(OpenScene 是对它的再分发,血缘经 PPR-2106.11810 表达)。
Provenance 与 Review Log
- 原文缓存:
cache/sources/openscene/(git clone,gitignored;version = repo commit SHA,同 COD-001 裁决)。数据 blob 本体不下载(>2000 GB,无论证需要)。 - 2026-09-07 provenance 独立复核:U20024 集群
/share/home/u20024/data/nav_sim/实测(1310/147/64 logs、14 G/2.1 T/218 G/152 G、四城地图)与本卡锚定的官方口径零偏差;trainval 完整性扫描后 100% 补全。操作状态(缓存/配额)记录于该集群reports/DATA_STATUS.md,不入 KB。 - 2026-09-07 初建。catalog 状态变更:D25 §1 中 dataset 类型
defined-empty → live(本卡为首个实例)。
data-from边随本卡激活(此前 future),指向 PPR-2106.11810(nuPlan 论文是其数据的最近锚点;nuPlan 数据本身未立卡,见 DAT 准入判据讨论 2026-09-07:单一消费者不立,多消费者才立)。
关联(11)
- PPR-2106.11810 nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles
- PPR-2211.15654 OpenScene: 3D Scene Understanding with Open Vocabularies
- PPR-2506.04218 Pseudo-Simulation for Autonomous Driving(NAVSIM v2)
- BMK-003 “nuPlan closed-loop planning benchmark (Val14 / Test14 / Test14-hard)”
- BMK-006 NAVSIM non-reactive planning benchmark (v1 PDMS / v2 EPDMS two-stage)
- DAT-002 nuPlan v1.1 原生数据分发(nuscenes.org,20Hz .db)
- COD-001 nuplan-devkit — nuPlan 官方开发套件(数据集/闭环模拟/指标实现)
- COD-002 navsim — NAVSIM 官方开发套件(数据/非反应式仿真/PDMS-EPDMS 实现)
- FRM-2211.15654 OpenScene 五层重建:CLIP 共嵌入不变量下的三级特征构造(多视图融合 f2D → 余弦蒸馏 f3D → prompt-相似度 ensemble f2D3D)与零样本推理;断言投影待 G1 签发后进行。
- CPT-017 PDM Score (PDMS)
- DIS-004 术语 predictive 在本库两类专名中的路由:Predictive Driver Model 规划器族(PPR-2306.07962)及其派生的评分名(CPT-017、BMK-006),与 Predictive World Model 环境未来状态任务(DAT-001)。