7、2018 NeurIPS人工智能驾驶奥运会回顾与总结

2018 NeurIPS人工智能驾驶奥运会回顾与总结

一、赛事概况

本次赛事共收到来自约110位不同用户的约2000份参赛作品，其中大部分聚焦于车道跟随（LF）任务，只有少数参与者考虑了带障碍物的车道跟随（LFV）和按需自动驾驶出行（AMOD）任务。因此，最终比赛被限定为车道跟随任务，选取了车道跟随模拟阶段排名前五的参与者进入决赛。

二、参赛方案分析

1. 高伟（新加坡松下研发中心和新加坡国立大学团队）
   • 灵感来源 ：受人类驾驶启发，先对车道和道路潜在曲率进行推理，规划轨迹并执行。
   • 感知模块 ：处理前置摄像头图像，检测车道、物体和移动车辆，设计语义掩码作为API传递信息。
   • 预测模块 ：根据感知模块的语义掩码实时重建局部3D环境，将第一人称视角的检测结果转换为鸟瞰图。
   • 控制模块 ：基于预测的环境“地图”，使用纯追踪控制算法生成控制输入。
   • 竞赛经验与教训 ：修改开源模拟器获取调试信息，创建自定义工具可视化机器人局部环境的自我中心地图。
2. Jon Plante
   • 灵感来源 ：模拟人类使用左右车道边界将车辆置于车道中心的方式，以边界线在视野远处的交点为目标方向