12月15日消息,阿里達(dá)摩院首次開放自動駕駛云上仿真平臺,支持全球1500多支隊伍角逐算法大賽,探索高速場景下的決策規(guī)劃控制算法。該仿真平臺是阿里自動駕駛產(chǎn)品“小蠻驢”物流車和“大蠻驢”卡車背后的基礎(chǔ)研發(fā)設(shè)施,擁有百萬級高對抗場景庫,最高可在云端并發(fā)運(yùn)行2萬多個仿真實例。
8月,上海金橋經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)管理委員會聯(lián)合阿里云天池平臺,啟動2022年全球“未來汽車”場景創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽,針對高速自動駕駛場景設(shè)置“智能算法賽”,賽題涵蓋他車并線、事故繞行、低速車輛繞行等典型任務(wù),參賽團(tuán)隊基于達(dá)摩院仿真平臺進(jìn)行算法訓(xùn)練和測試。
參賽隊伍現(xiàn)場答辯
高速干線是自動駕駛重要的應(yīng)用場景,但在產(chǎn)業(yè)落地早期,業(yè)界可供選擇的賽事極少。本次大賽吸引了全球超過1500支隊伍報名,包括國內(nèi)外頂尖院校的碩博研究生團(tuán)隊和自動駕駛業(yè)界團(tuán)隊。來自清華大學(xué)、南洋理工大學(xué)、浙江大學(xué)等5所機(jī)構(gòu)的隊伍最終勝出,位列五強(qiáng)。
參賽方案展現(xiàn)了當(dāng)下自動駕駛領(lǐng)域的多個熱門研究方向,比如,五強(qiáng)隊伍有兩支把強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到了控制算法中。浙江大學(xué)的阮雨迪說:“主流的控制算法大多基于專家系統(tǒng)或監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,以專家經(jīng)驗作為系統(tǒng)學(xué)習(xí)的最高目標(biāo),但對規(guī)劃控制等復(fù)雜問題,人類專家的操作未必最優(yōu),強(qiáng)化學(xué)習(xí)有機(jī)會讓AI超越人類,我們很好奇它和自動駕駛能碰撞出什么火花?!痹诜抡媸澜纾麄円粌斔拊?,既驗證了自己的算法方案,也對強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用難點有了新的認(rèn)知。
比賽示意畫面:白色為算法測試車,藍(lán)色為仿真平臺隨機(jī)生成的環(huán)境車
本次大賽,達(dá)摩院自研的云上仿真平臺首次對外亮相,幫助參賽者在高度真實、智能的模擬環(huán)境中完成算法測試。達(dá)摩院自動駕駛實驗室仿真平臺負(fù)責(zé)人張平介紹,該平臺對智能交通環(huán)境作了精細(xì)化建模,具備低、中、高速多種物流車型的車輛動力學(xué)模型。平臺基于阿里云開發(fā),能夠?qū)崿F(xiàn)萬級計算并發(fā),模擬一次極端場景只需30秒。
自動駕駛仿真,是指以數(shù)字建模的方式對真實世界的交通場景進(jìn)行模擬,用以驗證和訓(xùn)練自動駕駛算法。達(dá)摩院仿真平臺融合了真實道路的海量場景知識,包括末端場景和高速場景,前者源于遍布全國400多所高校的L4級物流車小蠻驢,后者主要來自研發(fā)和路測中的L4級自動駕駛卡車大蠻驢。
擔(dān)任大賽評委的歐洲科學(xué)院外籍院士、北京大學(xué)教授謝濤表示,人工智能測試是確保技術(shù)可信度和高質(zhì)量的重要方法,其中自動駕駛測試尤其復(fù)雜,面臨很多未知挑戰(zhàn)。這次比賽借助達(dá)摩院自動駕駛仿真平臺,使得行業(yè)問題和學(xué)術(shù)研究得以有機(jī)結(jié)合,幫助研究者更好地開展技術(shù)創(chuàng)新。
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