浪潮信息團隊獲2023日本自動駕駛挑戰(zhàn)賽冠軍

北京2023年11月21日 /美通社/ -- 近日，第五屆日本自動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)的團隊分別獲得冠、亞、季軍。此外東京工業(yè)大學(xué)、日產(chǎn)、松下、住友等多個汽車、IT企業(yè)、高校團隊也取得佳績。

競賽中，浪潮信息基于自動駕駛計算框架AutoDRRT和自動駕駛車載計算平臺EIS400，完成L4級自動駕駛場景的感知、規(guī)劃決策、控制算法方案開發(fā)和邊緣側(cè)部署，實現(xiàn)工廠無人運輸場景下的煙霧、障礙物、連續(xù)彎道及狹窄道路的精準(zhǔn)識別，創(chuàng)造了大賽最遠行駛距離。

自動駕駛車載計算平臺EIS400已經(jīng)發(fā)布，自動駕駛計算框架AutoDRRT也已面向業(yè)界免費開源，汽車廠商、軟件平臺商和中間件軟件開發(fā)商可免費下載使用：

https://github.com/IEIAuto/AutoDRRT.git

自動駕駛挑戰(zhàn)賽，頂尖團隊下場解題

Japan Automotive AI Challenge是國際權(quán)威的自動駕駛競賽，由日本工程師學(xué)會2019年發(fā)起，旨在針對自動駕駛開發(fā)的各類難題，面向全球自動駕駛工程師征集解決方案。今年的挑戰(zhàn)賽圍繞工廠無人運輸場景，像"超級瑪麗"一樣，賽道會設(shè)置障礙物、煙霧氣體干擾、S 形、L 形狹窄路徑多個題目，駕駛最遠距離的隊伍將獲得勝利。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、馬自達等50多支頂尖自動駕駛團隊參與。經(jīng)過預(yù)賽亞馬遜云線上仿真模擬比拼，有17支隊伍晉級現(xiàn)場決賽，包括7家高校隊伍和10家企業(yè)參賽隊伍。

自動駕駛競賽決賽在東京大學(xué)戶外舉行，參賽隊伍將基于業(yè)界主流的開源自動駕駛計算框架Autoware，開發(fā)自動駕駛軟硬件全棧方案，并部署在真實車輛上，用算力、算法創(chuàng)新解決自動駕駛在工廠運輸領(lǐng)域應(yīng)用會面臨的各類問題?？紤]工廠內(nèi)部行駛環(huán)境復(fù)雜，對自動駕駛系統(tǒng)的安全性、可用性和通過性有較高的要求，此次比賽設(shè)置了重點考核題目：

• 障礙物干擾：工廠自動運輸場景是人與機器協(xié)同的環(huán)境，此次比賽會設(shè)置各類障礙物，考察參賽車輛道路感知和自適應(yīng)能力，防止自動駕駛設(shè)備運行時發(fā)生障礙物碰撞事故，以及規(guī)避場內(nèi)空間隨機出現(xiàn)的貨物或其他障礙物，并及時采取安全措施。
• 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阻擋自動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，參賽隊伍需要建立更智能的車輛識別認(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，參賽隊伍的自動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，浪潮信息在自動駕駛領(lǐng)域擁有計算、軟件框架和應(yīng)用的全棧創(chuàng)新能力。面向工廠自動運輸場景，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，進行了算力、算法和框架的全面優(yōu)化，僅用時2個月就快速搭建了工廠自動駕駛?cè)珬７桨?，并?0多個參賽隊伍中脫穎而出，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，實現(xiàn)了更高的魯棒性、算法精度和計算性能：

• 更智能的感知算法，針對煙霧問題，提出一種基于激光點云強度信息的數(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)進行狹窄空間的規(guī)劃算法切換；使用Astar及MPT算法進一步優(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。
• 更高效的計算框架，針對Autoware框架端到端計算延時進行多節(jié)點優(yōu)化，使用GPU計算加速點云預(yù)處理，模型算子優(yōu)化加速模型推理，端到端延時降低至60ms，更好滿足實時性要求。

憑借高性能算力及創(chuàng)新算法，浪潮信息在此次自動駕駛"超級瑪麗"模擬賽和真車賽均創(chuàng)造了最遠行駛距離，實現(xiàn)了最佳的安全性、可用性和通過性。