自動運転車が周囲の世界をより深く認識できるようにするために、どのような訓練を行うことができるか？ コンピューターは過去の経験から将来のパターンを認識し、新しく予測不可能な状況の中で安全に走行することができるか？－マサチューセッツ工科大学（Massachusetts Institute of Technology: MIT）の輸送・ロジスティクス・センター（MIT Center for Transportation and Logistics）の研究者が抱えるこれらの疑問に答える形で、トヨタ・コラボレーティブ安全研究センター（Toyota Collaborative Safety Research Center: CSRC）は革新的で新しいオープン・データセット「ドライブセグ（DriveSeg）」を公開する。ドライブセグの公開を通じて、MITとトヨタは、自動運転システムの研究進展に取り組む。従来、研究コミュニティが利用できる自動運転データは主に、静的かつ一枚の画像の収集で構成されており、これらは、自転車や歩行者、信号など路上周辺に共通する目的物を特定及び追跡するために使用されてきた。これに対してドライブセグは、同じように路上に共通する目的物の多くを、より正確かつピクセル・レベルで示したもので構成されており、運転中の継続的なビデオレンズを通して収集されたものである。
