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(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)運行2萬多個仿真實例。

8月，上海金橋經(jīng)濟技術(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)，參賽團隊基于達摩院仿真平臺進行算法訓(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隊和自動駕駛業(yè)界團隊。來自清華大學(xué)、南洋理工大學(xué)、浙江大學(xué)等5所機構(gòu)的隊伍最終勝出，位列五強。

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，五強隊伍有兩支把強化學(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)，強化學(xué)習(xí)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(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(fù)責(zé)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(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行模擬，用以驗證和訓(xùn)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(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)研究得以有機結(jié)合，幫助研究者更好地開展技術(shù)創(chuàng)新。

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