国内最强赛事落幕,20支自动驾驶战队挑战8D魔幻山城|2020 i-VISTA

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国内最强赛事落幕,20支自动驾驶战队挑战8D魔幻山城|2020 i-VISTA

雷锋网按,9月1日2-14日,“2020 i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛”在山城重庆如期而至。

这次的比赛主要由中汽院智能网联科技有限公司牵头承办,而中汽院智能网联在智能汽车测试评价领域有着丰富的实践经验,所以i-VISTA挑战赛历来被视为国内自动驾驶领域的最强赛事。

在12日-14日的三天里,来自车企、高校、科研机构的近20支专业车队、以及22名消费者选手,在最强车脑、虚拟仿真、AEB、APS、商业化进程五大挑战赛中轮番竞逐,最终逐一分出胜负。


最强“车脑”之战

赛事首日,来自清华大学、重庆邮电大学、北京交通大学、江淮汽车等单位的15支专业车队聚首,携乘用车、商用车等加入最强“车脑”挑战赛的决赛。

虽然最强“车脑”挑战赛是从“i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛”中的一贯项目,但其难度仍然不可小觑。

从赛事官方介绍来看,“最强车脑挑战赛”模拟的是典型城市交通场景L4-L5自动驾驶。

赛场选在了具有重庆特色的城市道路的中国汽研礼嘉园区,其中包括环道、合流道、跟车过弯、丁字路口左转、救护车辆让行V2V、右转礼让行人V2I、避让行人横穿、隧道通行、主动超车、驼峰桥、异形十字路口、缓冲下坡锥桶路径、代客泊车和终点停车在内的15个经典城市交通场景。

参赛车队需在12分钟的限定时间内完成这些场景的考验,但部分场景可以选做。

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对于参赛队伍来说,这些城市场景本身就是一个十分有难度的考验。但更难的地方在于,以往这些场景都有着固定的分布次序,而今年这些场景的出现都是随机的。

 “这意味着,参赛车辆将无法根据场景的具体情况进行特定的程序修改,相当于‘闭卷考’,这就对自动驾驶系统的算法和自主决策能力提出了极高的考验。”中汽院智能网联相关负责人表示。

在比赛的过程中,也有不少车辆陆续出现各种状况,甚至有车队放弃了部分项目。

比如在驼峰桥场景上,按照参赛要求,参赛队伍的车辆需要按规定的速度通过驼峰桥,上桥时不能发生溜坡或停滞,下桥的速度需要控速在23km/h。然而,不少参赛车辆在下桥时出现无法控制车速、超出限速的情况。

而在典型的商业应用场景代客泊车上,按照规则,战队需要在地下车库完成垂直方柱车位的车辆泊入,这是中汽院智能网联对国内3000多个停车场数据采集分析后得出的主要泊车位类型之一。不过,大多数车队都放弃了全自动代客泊车这个场景。

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此外,在比赛当天的的后半程,重庆下起了小雨,无形中也给参赛车辆们设置了一道“考题”。因为雨天路面湿滑,传感器也受到雨水侵扰,让车辆大脑的运转增加了不少难度,车辆压线、未能识别障碍急刹等状况频出。

最终,西北工业大学和江苏大学联合参赛车队远臻获得第一,江淮商用车队和北京联合大学机器人学院的京龙1队分别获得第二名和第三名。

 

大赛新增项目:虚拟仿真算法挑战赛

在比赛首日,同样在进行的另一个项目是——虚拟仿真算法挑战赛。这是今年大赛的新增项目,主要考验车辆自动驾驶的安全性和合规性。

于参加车队而言,在决赛中需要完成包括15个园区、21个高速在内的36个场景。这些场景都是从中国汽研“中国驾驶场景库”的几万个场景中抽取的典型危险、违规场景,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,都可以在这项比赛中进行。 

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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。

高速公路则涉及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。

中汽院智能网联专家表示表示: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。

最终,江淮汽车的Mr JAC乘用车队以3820分的成就战祸第一,上汽大众前瞻研发部以3750分紧随其后,西华大学以3470分获得第三名。

 

ADAS驾驶辅助系统之战

大赛的第二天,比赛进行的项目是ADAS驾驶辅助系统(AEB/APS)挑战赛。

不同以往的是,其中APS挑战赛取消了专业车队的比赛,参赛车辆都都由普通消费者车辆组成,包括北京奔驰 A200L 2020款运动轿车、吉利几何A 2019 款高维标准幂方版、小鹏G3 2019款智享型、蔚来ES82018 创始款、领克03 2020款 2.0T劲Pro版、长安UNIT 2020款1.5T、特斯拉2016款model X 90D等15个汽车品牌。

这次比赛设置了垂直泊车位、平行泊车位、斜向泊车位三个场景,按照规则,参赛车辆需完成车位自动搜索并泊车入位。

而在比赛现场,所有的场景车位左右都有实车作为背景车,同时中间还设有一个垂直立柱。不仅场地设置严格,泊车的评分也更是严苛。比赛规则显示,如果出现任何人工干预,扣10分;泊车入位无法自动拉起手刹的扣10分,刮碰邻车位车辆、立柱的计0分,一次泊车超过3分钟的计0分等。

一系列的严格要求下来,也有部分车辆无法准确识别车位从而放弃比赛。

最终,长安UNI-T顺利完成三个泊车场景的比赛,以150分满分获得冠军。小鹏G3 2019款智享型在垂直泊车时,尝试3次后才成功入库,获得130分位列第二。吉利几何A 2019款高维标准幂方版则以120分位列第三。 

而在AEB挑战赛环节,赛事主办方专门设置了”“鬼探头”环节,以检验参赛车辆的自动刹停性能。

从场景来看,AEB挑战赛设置故障车避撞、行人横穿(鬼探头)两个场景。故障车避撞场景主车速度包括30km/h、40km/h、50km/h 三个工况;鬼探头速度包括20km/h、30km/h、40km/h 三个工况。

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其中的“鬼探头”的场景让许多参赛车辆猝不及防,有的车辆即便在时速20公里情况下,也会将假人撞飞。

最终,沃尔沃XC60 2019款智远版以150分夺冠,长安林肯冒险家 2019款 2.0T两驱尊雅版以132分位居第二,长安UNI-T引力 2020款 1.5T旗舰型以110分获得第三。

不过,AEB功能是否越灵敏就越好?

中国通用技术集团中国汽研的专家表示,汽车的智能系统需要对应多种环境和场景,ABE过于灵敏,会给驾驶者带来不舒适的感受,所以在量产车中,通常时速30码以下不建议让AEB介入,否则在拥堵行车环境中,车辆会经常突然刹车、停顿。

一些品牌可能存在安全性和舒适性互相权衡的问题,降低了AEB系统的灵敏度。但比赛中,要求追求性能的极限,就可能因系统反应偏“软”、刹车力度不强而导致比赛失利。

 

商用化进程挑战赛

最后一个比赛日,来自清华大学、重庆邮电大学、江淮汽车等单位的14支专业车队,在礼嘉金海大道约9公里的开放道路上,展开了商业化进程挑战赛的角逐。

从评比规则来看,这场比赛十分具有亮点:

第一,参赛车辆需要进行“完全无人驾驶”,尽管车内仍配备了一名安全员,但全程除危急情况需接管外,安全员不得有其他任何控制车辆的行为,一旦出现,立即终止比赛;

第二,这次的赛道长约4公里,沿途有多处弯道和起伏的坡道,包括U形急转弯和长距离的陡坡,而且沿江路段的车道极为狭窄,对车辆速度控制的精确性和稳定性有很高的要求。

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此外,比赛当天也还持续下着小雨,阴霾天气导致车辆的GPS信号也较弱,于参赛车辆来说也是另一大挑战。

最终,来自车企和高校的13支队伍全部以无人驾驶状态完成比赛。清研智能以4020分获得冠军,而在最强“车脑”挑战赛中跻身三甲的远臻和京龙1队再接再厉,分别以3996分和3621分拿下第二、第三名。

总地来看,随着自动驾驶车辆技术的不断进化和商业逐渐落地,针对自动驾驶行业的竞赛挑战也在不断难度升级,也更加贴近自动驾驶车辆的日常驾驶场景。而这些在赛事中积累的经验,也会在一定程度上给予行业更多的良性反馈,助理自动驾驶的到来。

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