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    聚焦高速自動駕駛,阿里仿真平臺支持1500支隊伍參加算法大賽

    12月15日消息,阿里達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”卡車背后的基礎研發(fā)設施,擁有百萬級高對抗場景庫,最高可在云端并發(fā)運行2萬多個仿真實例。

    8月,上海金橋經(jīng)濟技術開發(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,參賽團隊基于達摩院仿真平臺進行算法訓練和測試。


    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隊和自動駕駛業(yè)界團隊。來自清華大學、南洋理工大學、浙江大學等5所機構的隊伍最終勝出,位列五強。

    參賽方案展現(xiàn)了當下自動駕駛領域的多個熱門研究方向,比如,五強隊伍有兩支把強化學習方法應用到了控制算法中。浙江大學的阮雨迪說:“主流的控制算法大多基于專家系統(tǒng)或監(jiān)督學習方法,以專家經(jīng)驗作為系統(tǒng)學習的最高目標,但對規(guī)劃控制等復雜問題,人類專家的操作未必最優(yōu),強化學習有機會讓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?,他們一償宿愿,既驗證了自己的算法方案,也對強化學習的應用難點有了新的認知。


    比賽示意畫面:白色為算法測試車,藍色為仿真平臺隨機生成的環(huán)境車

    本次大賽,達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。達摩院自動駕駛實驗室仿真平臺負責人張平介紹,該平臺對智能交通環(huán)境作了精細化建模,具備低、中、高速多種物流車型的車輛動力學模型。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行模擬,用以驗證和訓練自動駕駛算法。達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。

    擔任大賽評委的歐洲科學院外籍院士、北京大學教授謝濤表示,人工智能測試是確保技術可信度和高質(zhì)量的重要方法,其中自動駕駛測試尤其復雜,面臨很多未知挑戰(zhàn)。這次比賽借助達摩院自動駕駛仿真平臺,使得行業(yè)問題和學術研究得以有機結合,幫助研究者更好地開展技術創(chuàng)新。

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    2022-12-15
    聚焦高速自動駕駛,阿里仿真平臺支持1500支隊伍參加算法大賽
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