北京2023年11月21日 /美通社/ -- 近日,第五屆日本自動(dòng)駕駛競賽在東京大學(xué)落下帷幕。此次競賽主題圍繞L4級自動(dòng)駕駛工廠場景,來自浪潮信息、東京大學(xué)、名古屋大學(xué)的團(tuán)隊(duì)分別獲得冠、亞、季軍。此外東京工業(yè)大學(xué)、日產(chǎn)、松下、住友等多個(gè)汽車、IT企業(yè)、高校團(tuán)隊(duì)也取得佳績。
競賽中,浪潮信息基于自動(dòng)駕駛計(jì)算框架AutoDRRT和自動(dòng)駕駛車載計(jì)算平臺(tái)EIS400,完成L4級自動(dòng)駕駛場景的感知、規(guī)劃決策、控制算法方案開發(fā)和邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)工廠無人運(yùn)輸場景下的煙霧、障礙物、連續(xù)彎道及狹窄道路的精準(zhǔn)識(shí)別,創(chuàng)造了大賽最遠(yuǎn)行駛距離。
自動(dòng)駕駛車載計(jì)算平臺(tái)EIS400已經(jīng)發(fā)布,自動(dòng)駕駛計(jì)算框架AutoDRRT也已面向業(yè)界免費(fèi)開源,汽車廠商、軟件平臺(tái)商和中間件軟件開發(fā)商可免費(fèi)下載使用:
https://github.com/IEIAuto/AutoDRRT.git
自動(dòng)駕駛挑戰(zhàn)賽,頂尖團(tuán)隊(duì)下場解題
Japan Automotive AI Challenge是國際權(quán)威的自動(dòng)駕駛競賽,由日本工程師學(xué)會(huì)2019年發(fā)起,旨在針對自動(dòng)駕駛開發(fā)的各類難題,面向全球自動(dòng)駕駛工程師征集解決方案。今年的挑戰(zhàn)賽圍繞工廠無人運(yùn)輸場景,像"超級瑪麗"一樣,賽道會(huì)設(shè)置障礙物、煙霧氣體干擾、S 形、L 形狹窄路徑多個(gè)題目,駕駛最遠(yuǎn)距離的隊(duì)伍將獲得勝利。此次競賽吸引了東京大學(xué)、東京工業(yè)大學(xué)、名古屋大學(xué)、浪潮信息、日產(chǎn)、松下、住友、馬自達(dá)等50多支頂尖自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)參與。經(jīng)過預(yù)賽亞馬遜云線上仿真模擬比拼,有17支隊(duì)伍晉級現(xiàn)場決賽,包括7家高校隊(duì)伍和10家企業(yè)參賽隊(duì)伍。
自動(dòng)駕駛競賽決賽在東京大學(xué)戶外舉行,參賽隊(duì)伍將基于業(yè)界主流的開源自動(dòng)駕駛計(jì)算框架Autoware,開發(fā)自動(dòng)駕駛軟硬件全棧方案,并部署在真實(shí)車輛上,用算力、算法創(chuàng)新解決自動(dòng)駕駛在工廠運(yùn)輸領(lǐng)域應(yīng)用會(huì)面臨的各類問題??紤]工廠內(nèi)部行駛環(huán)境復(fù)雜,對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性、可用性和通過性有較高的要求,此次比賽設(shè)置了重點(diǎn)考核題目:
障礙物干擾:工廠自動(dòng)運(yùn)輸場景是人與機(jī)器協(xié)同的環(huán)境,此次比賽會(huì)設(shè)置各類障礙物,考察參賽車輛道路感知和自適應(yīng)能力,防止自動(dòng)駕駛設(shè)備運(yùn)行時(shí)發(fā)生障礙物碰撞事故,以及規(guī)避場內(nèi)空間隨機(jī)出現(xiàn)的貨物或其他障礙物,并及時(shí)采取安全措施。
煙霧氣體干擾:化工廠中從靠近地面安裝的管道排放的蒸汽會(huì)阻擋自動(dòng)駕駛車輛傳感器的視野,此次大賽也設(shè)置了煙霧氣體干擾,參賽隊(duì)伍需要建立更智能的車輛識(shí)別認(rèn)知系統(tǒng),解決蒸汽和煙霧環(huán)境下感知性能下降的問題,保障光散射和遮擋環(huán)境中仍然可用。
狹窄路徑:在工廠和倉庫的內(nèi)部空間中,有幾乎無法通過叉車的狹窄路徑,以及在設(shè)備、機(jī)械、貨架等之間穿梭的通道。為了通過S形彎道和L形道路等復(fù)雜狹窄道路,參賽隊(duì)伍的自動(dòng)駕駛方案需要具有更佳魯棒性的路線規(guī)劃算法和控制能力。
浪潮信息斬獲模擬賽和真車賽的雙料第一
作為全球領(lǐng)先的IT基礎(chǔ)設(shè)施提供商,浪潮信息在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域擁有計(jì)算、軟件框架和應(yīng)用的全棧創(chuàng)新能力。面向工廠自動(dòng)運(yùn)輸場景,浪潮信息基于今年最新發(fā)布的AutoDRRT開源框架和智能車載域控制器EIS400,進(jìn)行了算力、算法和框架的全面優(yōu)化,僅用時(shí)2個(gè)月就快速搭建了工廠自動(dòng)駕駛?cè)珬7桨?,并?0多個(gè)參賽隊(duì)伍中脫穎而出,斬獲模擬賽和真車賽的雙料冠軍。
該方案包括了感知、決策規(guī)劃、控制等算法的開發(fā)、計(jì)算并行與加速模塊和開發(fā)工具的優(yōu)化,以及底層系統(tǒng)、中間件和OS的優(yōu)化,通過四大技術(shù)突破,實(shí)現(xiàn)了更高的魯棒性、算法精度和計(jì)算性能:
更智能的感知算法,針對煙霧問題,提出一種基于激光點(diǎn)云強(qiáng)度信息的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,結(jié)合CenterPoint模型檢測結(jié)果后處理方法,有效解決煙霧噪聲干擾問題。
更魯棒的規(guī)劃算法,提出一種基于障礙物及空間信息的場景切換算法,能夠自適應(yīng)進(jìn)行狹窄空間的規(guī)劃算法切換;使用Astar及MPT算法進(jìn)一步優(yōu)化軌跡規(guī)劃,規(guī)劃路線更加魯棒。
更精準(zhǔn)的控制算法,為提升自動(dòng)駕駛車輛不同路況橫向控制性能,提出一種純跟蹤與MPC控制平滑切換方法,在狹窄空間使用純跟蹤控制,其余工況使用MPC控制,上述方法有效提升了控制的穩(wěn)定性和精準(zhǔn)性。
更高效的計(jì)算框架,針對Autoware框架端到端計(jì)算延時(shí)進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)優(yōu)化,使用GPU計(jì)算加速點(diǎn)云預(yù)處理,模型算子優(yōu)化加速模型推理,端到端延時(shí)降低至60ms,更好滿足實(shí)時(shí)性要求。
憑借高性能算力及創(chuàng)新算法,浪潮信息在此次自動(dòng)駕駛"超級瑪麗"模擬賽和真車賽均創(chuàng)造了最遠(yuǎn)行駛距離,實(shí)現(xiàn)了最佳的安全性、可用性和通過性。