S2R-Bench: A Sim-to-Real Evaluation Benchmark for Autonomous Driving

📄 arXiv: 2505.18631v1 📥 PDF

作者: Li Wang, Guangqi Yang, Lei Yang, Ziying Song, Xinyu Zhang, Ying Chen, Lin Liu, Junjie Gao, Zhiwei Li, Qingshan Yang, Jun Li, Liangliang Wang, Wenhao Yu, Bin Xu, Weida Wang, Huaping Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

S2R-Bench：面向自动驾驶的Sim-to-Real评估基准，关注感知算法在真实场景下的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自动驾驶 Sim-to-Real 评估基准 鲁棒性 感知算法 传感器异常 真实场景

📋 核心要点

  1. 现有自动驾驶感知算法在极端天气和传感器异常等真实场景下鲁棒性不足，主要原因是benchmark完全基于模拟环境。
  2. S2R-Bench通过收集真实场景下的传感器异常数据，构建了一个Sim-to-Real评估基准，用于评估感知算法的鲁棒性。
  3. 该benchmark包含各种道路、天气、光照和时间条件，通过对比真实和模拟数据，验证了数据的可靠性和实用性。

📝 摘要（中文）

自动驾驶系统安全是长期追求的最终目标，其中感知安全挑战占据重要地位。如何有效评估感知算法的安全性和可靠性日益重要。现有的感知方法由于benchmark完全基于模拟环境，无法将预测结果与实际结果对齐，尤其是在极端天气条件和传感器异常等真实场景中，鲁棒性存在局限。为了填补这一空白，本研究提出了一个面向自动驾驶的Sim-to-Real评估基准（S2R-Bench）。我们收集了各种道路条件下的传感器异常数据，以全面、真实地评估自动驾驶感知方法的鲁棒性。这是第一个基于真实场景的corruption鲁棒性benchmark，涵盖了各种道路条件、天气条件、光照强度和时间段。通过比较真实数据和模拟数据，我们证明了所收集数据在实际应用中的可靠性和实用意义。我们希望该数据集能够推动未来的研究，并为开发更强大的自动驾驶感知模型做出贡献。该数据集已在https://github.com/adept-thu/S2R-Bench上发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动驾驶感知算法的评估benchmark主要依赖于模拟数据，这导致算法在模拟环境中表现良好，但在真实世界中，尤其是在存在极端天气条件、传感器故障或数据损坏的情况下，性能显著下降。因此，如何有效地评估和提升感知算法在真实场景下的鲁棒性是一个关键问题。

核心思路：S2R-Bench的核心思路是构建一个基于真实世界数据的评估基准，该基准包含各种道路条件、天气条件、光照强度和时间段下的传感器异常数据。通过将算法在模拟数据和真实数据上的表现进行对比，可以更准确地评估算法的鲁棒性，并指导算法的改进。

技术框架：S2R-Bench的技术框架主要包括以下几个部分：1) 数据采集：在各种真实场景下采集包含传感器异常的数据，例如雨天、雾天、光照变化等。2) 数据标注：对采集到的数据进行精确标注，包括目标检测、语义分割等。3) 评估指标：设计合适的评估指标，用于衡量算法在不同场景下的鲁棒性。4) 基线算法：选择一些常用的感知算法作为基线，在S2R-Bench上进行评估，并提供性能参考。

关键创新：S2R-Bench的关键创新在于其真实性。与以往主要依赖模拟数据的benchmark不同，S2R-Bench的数据来源于真实世界，能够更准确地反映算法在实际应用中的性能。此外，S2R-Bench还涵盖了各种传感器异常情况，能够更全面地评估算法的鲁棒性。

关键设计：S2R-Bench的关键设计包括：1) 多样化的场景：覆盖各种道路条件、天气条件、光照强度和时间段，以保证benchmark的代表性。2) 精确的数据标注：采用人工标注和半自动标注相结合的方式，保证标注的准确性。3) 合理的评估指标：选择与实际应用相关的评估指标，例如平均精度（mAP）、召回率（Recall）等。4) 开源的数据集和评估工具：方便研究人员使用和扩展S2R-Bench。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

S2R-Bench是第一个基于真实场景的corruption鲁棒性benchmark，涵盖了各种道路条件、天气条件、光照强度和时间段。通过对比真实数据和模拟数据，验证了所收集数据在实际应用中的可靠性和实用意义。该数据集的发布将推动自动驾驶感知算法在真实场景下的鲁棒性研究。

🎯 应用场景

S2R-Bench可用于评估和提升自动驾驶感知算法在真实场景下的鲁棒性，从而提高自动驾驶系统的安全性。该benchmark可以促进更可靠的感知模型开发，并加速自动驾驶技术的实际部署。未来，S2R-Bench可以扩展到更多场景和传感器类型，为自动驾驶研究提供更全面的评估平台。

📄 摘要（原文）

Safety is a long-standing and the final pursuit in the development of autonomous driving systems, with a significant portion of safety challenge arising from perception. How to effectively evaluate the safety as well as the reliability of perception algorithms is becoming an emerging issue. Despite its critical importance, existing perception methods exhibit a limitation in their robustness, primarily due to the use of benchmarks are entierly simulated, which fail to align predicted results with actual outcomes, particularly under extreme weather conditions and sensor anomalies that are prevalent in real-world scenarios. To fill this gap, in this study, we propose a Sim-to-Real Evaluation Benchmark for Autonomous Driving (S2R-Bench). We collect diverse sensor anomaly data under various road conditions to evaluate the robustness of autonomous driving perception methods in a comprehensive and realistic manner. This is the first corruption robustness benchmark based on real-world scenarios, encompassing various road conditions, weather conditions, lighting intensities, and time periods. By comparing real-world data with simulated data, we demonstrate the reliability and practical significance of the collected data for real-world applications. We hope that this dataset will advance future research and contribute to the development of more robust perception models for autonomous driving. This dataset is released on https://github.com/adept-thu/S2R-Bench.