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第十届“中国智能车未来挑战赛”西安交大“Pioneer先锋号”无人驾驶智能车勇夺总分第一

发布时间:2018-11-21    点击量:

第十届“中国智能车未来挑战赛”于2018年11月17日至18日在江苏省常熟市圆满闭幕。本届比赛由国家自然科学基金委员会主办,常熟市人民政府承办,中国(常熟)智能车综合技术研发与测试中心、中国人工智能产业发展联盟、公安部道路交通集成优化与安全分析技术国家工程实验室等单位协办,并得到了工业和信息化部、中国信息通信研究院、公安部无锡交通管理所等单位的指导和支持。国家自然科学基金委员会秘书长韩宇,工业与信息化部等相关领导出席了比赛开幕式并莅临观摩指导比赛。

本届“中国智能车未来挑战赛”是第十届代表我国无人驾驶最高水平、规模最大的比赛,来自全国大学、科研机构和企业的27支车队报名,24支车队通过资格测试,21支车队参加“速度与激情”的较量。西安交通大学“Pioneer先锋号”无人驾驶智能车荣获高架快速道路测试第一名、高速道路施工路段自主通行技术奖第一名、城区道路自主泊车技术奖第一名和乡村道路行驶技术奖第三名,并荣获得高架快速道路测试和城乡道路环境测试的总成绩第一名。

本届比赛的真实综合道路环境测试着重考察无人驾驶车辆的复杂交通场景识别能力以及不同道路环境的4S性能——安全性(Safety)、舒适性(Smoothness)、敏捷性(Sharpness)和智能性(Smartness),并首次测试参照国际汽车工程师学会《标准道路机动车驾驶自动化系统分类与定义》(SAE-J3016)的L4(高度自动驾驶)级别的自动驾驶功能,同时验证不依赖高精度地图和卫星导航的L5(完全自动驾驶)级别初步能力,分别在高架快速道路环境和真实雨天条件下简易城乡道路环境(包括快速路、主干路、支路、简易公路等不同等级道路)上设置了行人、非机动车、机动车等各类交通参与者和锥形标、水马、施工围栏等各种障碍物,以及模拟隧道(GPS信号缺失)等不同测试内容等,要求参赛车辆在规定区域内完全自主地完成相应任务。

本届比赛继续挑战更真实、更复杂的道路交通环境,首次引入30余辆有人驾驶干扰车辆形成自然交通流,开展有人驾驶车辆与无人驾驶车辆的混行测试验证(多辆无人车与多辆有人驾驶车辆交互);在完善九宫格地区开源数字地图基础上,首次引入语义拓扑地图,开展无人驾驶车辆多传感器信息与地图融合的自主导航应用测试;首次以无人驾驶出行服务为背景,验证无人驾驶商业化应用的技术成熟度。

在11月17日举行的高架快速道路测试中,西安交通大学“Pioneer先锋号”无人驾驶智能车起步发车后,快速顺利驶入匝道,进入高架道路后平稳汇入多辆有人驾驶车辆的自然车流,堪称完美灵活顺畅地通过复杂施工路段,并在高架桥下地面道路实现无GPS信号情况下通过S弯和各种路障……,最后“Pioneer先锋号”仅用16分钟40秒就完成了全程自主驾驶任务,夺得高架快速道路测试第一名。

城乡道路环境测试于11月18日在真实雨天条件下如期展开。尽管恶劣的大雨不仅给无人驾驶智能车的外设传感器带来了前所未有的挑战,而且增加了信号灯和交通标线的识别困扰,骤增了乡村道路的行驶难度,西安交通大学“Pioneer先锋号”无人驾驶智能车流畅地避开隧道中障碍物,灵巧避让有人驾驶车辆。特别是,在泥泞的简易乡村道路上,“Pioneer先锋号”准确识别前方因故障而停止的无人车以及裁判车,首先主动减速停车,等前方车辆驶离后,迅速自动启动,一鼓作气冲上土坡,驶出乡村道路。

西安交通大学“Pioneer先锋号”集成验证了我校人工智能与机器人研究所在认知计算、机器学习、计算机视觉、定位与导航等领域的最新研究成果,能够更好地应对极端天气和复杂道路状况。

“中国智能车未来挑战赛”依托于国家自然科学基金委员会“视听觉信息的认知计算”重大研究计划,作为科学问题研究的物理载体和验证平台,自2009年以来“中国智能车未来挑战赛”已成功举办了十届,成为体现我国无人驾驶智能车辆最高发展水平、历史最长、规模最大的比赛,而且也极大推动了中国的无人驾驶车辆研究进展,推动我国的无人驾驶车辆逐步从简单封闭道路走进真实、复杂的道路交通环境,缩短了与美欧等发达国家间的差距,不仅使我国无人驾驶技术跃入世界先进国家行列,而且为中国智能车、地面无人自主系统及其它人工智能系统的未来发展做出了积极贡献。

但是,正如郑南宁教授于2017年在国家智能车论坛上明确指出的那样:“真实的交通环境复杂多变,实现完全自主的无人驾驶是一个令人兴奋却又望而生畏的艰难挑战。当前,一些公司和车企都在进行无人驾驶的路试,一些商业行为表现出的前景很诱人,而诱人的前景使人容易忽视发展自主驾驶所面临的挑战,也使得社会公众认为具有高智能的无人驾驶很快就能进入寻常百姓家庭。以目前的交通状况和技术水平来看,无人驾驶技术要得到大规模的普及,一方面有待在低成本、高性能的传感技术方面取得突破,还需要大幅提升无人驾驶的计算能力;另一方面,我们可能需要十几年甚至更长的时间完善无人驾驶在复杂的城市道路交通环境中的安全性能。”

作者:人机所

摄影:庄稼