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36个高难度典型场景考验汽车”智商”,虚拟仿真挑战赛座次排定

9月12日,2020″i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛”首日,新增的虚拟仿真算法挑战赛率先开赛。相比其它项目,仅有江淮乘用车、重庆邮电大学、上汽大众、江淮商用车、西华大学等5支车队跻身决赛,足见该项比赛的”含金量”。

9月12日,2020″i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛”首日,新增的虚拟仿真算法挑战赛率先开赛。相比其它项目,仅有江淮乘用车、重庆邮电大学、上汽大众、江淮商用车、西华大学等5支车队跻身决赛,足见该项比赛的”含金量”。

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经过由中国汽研智能车中心和中科研自动化所深度强化学习团队组成的专家团进行评分,江淮汽车Mr JAC乘用车队以3820分拿下第一,在这场强强对话中笑到了最后,紧随其后的是3750分的上汽大众前瞻研发部,西华大学以3470分获得第三名。

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“决赛的场景较初赛有了更大的提升,不止是园区的场景多了一倍,还额外增加了此前参赛者尚未接触过的高速地图及场景,算法需要能够增加限速/解除限速识别、隧道近光灯开启、主动超车等功能的实现。” 中汽院智能网联专家表示,虚拟仿真算法挑战赛分面向未来L4级自动驾驶快速商业化落地的园区场景和高速公路场景,考评L4级自动驾驶系统在这两处虚拟交通环境中对设定场景的决策、控制算法。

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按照比赛规则,参赛队伍通过Simulink、C/C++、Python标准化接口将算法接入试用的VTD仿真软件,在规定时间内完成15个园区驾驶场景、21个高速驾驶场景,对算法的适应性提出了较高要求。比赛过程录制视频,与仿真车辆运行轨迹数据一并提交给组委会,组委会据此评定成绩。

中汽院智能网联数据与仿真部总工李鹏辉博士说,虚拟仿真算法挑战赛的比赛场景来源于中国汽研的场景数据库。该数据库已涵盖了数万个场景。所有场景都出于中国自然驾驶数据和交通事故数据的分析,设计的都是较为危险的工况,对算法的要求较为苛刻。在实际”车脑”挑战赛无法实现的工况,都将在该项比赛中,得以完善。

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其中,15个园区驾驶场景包括起点、合流道、丁字路口左转、礼让行人、隧道通行、缓冲下坡、路边停车、环道、跟车过弯、事故车辆避让、行人横穿、主动超车、邻车切入、前车刹停等。

高速公路虚拟仿真赛涉及7类特征路段,包括正常主路、拥堵主路、正常弯道、高速入口、高速出口、施工区域、隧道。值得一提的是,全长33.2公里的延崇高速北京段,有18公里处于山区地段,与重庆的道路交通极为类似,全程包括桥梁9座、隧道7座,桥隧比达92%,另外还包括多种弯道和坡道,这样的高速环境对自动驾驶测试非常难得。

李鹏辉称,从比赛现场来看,主路行车、跟车等多数常规场景,各参赛队伍完成度较好;行人横穿、丁字路口左转对红绿灯的识别等由于难度较大,个别参赛队伍未能满分完成。在高速路场景时,面对前车低速、紧急刹车、甚至是匝道倒车这类违规工况,参赛队的表现也差强人意。另外,比赛也反映自动驾驶算法中出行驶路径不平滑、高速路出现抖动较多,停车安全距离不够、泊车功能不够完善、制动和决策等问题及不足。

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“一辆自动驾驶汽车要投入市场,如果仅仅依赖实车的路测的话,至少需要100辆车测试12.5年,时间长、成本高,而虚拟仿真技术就解决了这一问题。”中汽院智能网联专家表示,基于这些场景的比赛不仅可以反映虚拟仿真技术水平, 同时也可以提高虚拟仿真在自动驾驶领域的影响力和使用范围, 促进自动驾驶系统快速开发迭代测试。

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作者: 网站小编

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