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未来三年，机器人汽车将推动全地形赛车的极限
DARPA 宣布了一项名为 RACER 的闪亮新计划的第一阶段，该计划代表具有弹性的复杂环境中的机器人自治。我不知道他们为什么不能把它留在 RACE。无论如何，RACER 计划都是关于在非结构化环境中的高速驾驶，这是商用车辆自动驾驶行业尚未解决的问题，因为我们拥有道路。但是 DARPA 要去的地方没有道路，该机构希望自动驾驶汽车能够自行探索并跟上人类驾驶的车辆。
DARPA 宣布了三个团队，每个团队都将获得资金和车辆：卡内基梅隆大学、NASA JPL 和华盛顿大学。如果一切顺利，我们将在未来三年内看到一些绝对疯狂的越野自动驾驶赛车。
具有弹性的复杂环境中的机器人自主 (RACER) 计划的目标是开发和展示新的自主技术，使地面战车能够以不再受自主软件或处理限制的速度在非结构化的越野地形中机动时间，但仅考虑传感器限制、车辆机械限制和安全性。至少，应该达到与人类驾驶员或遥控车辆相当的性能。 RACER 将结合使用模拟和先进平台，展示以速度和弹性为重点的改变游戏规则的自主无人地面车辆移动性。
对于人类来说并不容易，对于自动驾驶者来说更难。地形很复杂——例如，你如何判断哪些灌木丛是安全的？也许能够从以前的车辆上发现轮胎痕迹会有所帮助，但无论如何，这都是一个具有挑战性的视觉问题——以及一个潜在的欺骗性问题。你如何规划一条关于前方信息有限的路线，即使前方只有几十米？这些只是新项目面临的一小部分挑战，与铺设道路上的自动驾驶汽车已经掌握或试图掌握的完全不同。以下是 DARPA 对此的看法：
道路自主算法在结构良好且高度可预测的环境中运行，障碍物类别有限。他们还能够利用大型结构化数据集的可用性，包括高度详细和标记的地图以及高度准确的定位（来自感知和外部来源）。因此，道路自主算法基于相对简单的二维 (2D) 导航任务，除了对附近物体（例如车辆、交通信号灯和行人）进行分类之外，还需要对其环境的最小上下文理解。此外，自动驾驶汽车行业发展了广泛的现场测试能力，并进行了数百万小时的测试以收集数据、训练算法并提高可靠性。
相比之下，军用越野环境更具挑战性和复杂性，具有三维表面、数百个障碍物类别、保真度较低或地图数据有限、没有明确的道路网络或驾驶规则。 RACE 越野运动规划问题是连续的，必须以在线自适应的方式执行。虽然目前的道路自动驾驶并没有直接转移到越野领域，但道路自动驾驶车辆的传感器、处理方法、感知算法和其他方法是适用的。 RACER 试图利用这些进步将它们应用于越野领域并将它们推广到新的环境。 然而，与 DARPA 所做的大多数事情一样，通过 RACER 问题开发的技术并不是针对军事的。例如，您可以轻松想象它们如何应用于您在不属于数据集的道路上行驶的情况。或者，外面有很多很糟糕的道路，如果自动驾驶汽车也能处理这些，那就太好了，对吧？
DARPA 将为每个团队提供车辆，每个团队都将拥有相同的传感器、相同的计算和相同的基于 ROS 的软件基础设施，因为 DARPA 想要强调自主软件和算法的开发，而不是看哪个团队可以 将最昂贵的传感器装在他们的车辆上。 在第一阶段，车辆将是越野车类型的东西，类似于上图的北极星 MRZR-X。 如果第一阶段成功并且计划进入第二阶段，则车辆将得到升级，每个团队都可以使用其中一个：
DARPA 预计在 RACER 计划的每个阶段进行一系列现场实验。每个实验将持续 10 天，每六个月进行一次，第一次实验将于今年 3 月在英尺的国家培训中心开始。加利福尼亚州欧文。第一阶段实验期间的路线可能会长约 5 公里，DARPA 将它们描述为“通常没有小径的越野自然地形，有植被、坡度、离散障碍物和地表变化”。这些车辆还应该能够处理常见的环境条件，包括“黄昏/黎明、中度灰尘、中度雨/雪、轻雾、自然阴影、照明变化以及可能暴露在夜间条件下”。
团队将获得的只是反映路线边界、路线航点和最终目标的 GPS 坐标列表。团队可以根据需要使用 GPS 尝试定位，但 GPS 信号可能并非始终可用。如果是这样，它只会精确到 /- 10 米。他们也可以使用拓扑图，但分辨率只能为 1:50,000。否则，不能使用外部本地化或预先存在的信息，也不允许使用先前运行的地图。为了让事情变得可实现，DARPA 将确保“航路点之间存在多条路线，当由人类驾驶员驾驶时，这些路线可以达到 RACER 速度指标。”
DARPA 希望在第一阶段，团队能够展示每小时 18 公里的平均自主速度，并且干预的频率不超过每 2 公里一次。第 2 阶段使用 APD，将更加激进，路线长度为 15 至 30 公里或更长，平均自主速度目标为 29 公里/小时，每 10 公里干预一次。如果你想知道这些指标从何而来，DARPA 正在寻找自动驾驶车辆能够做到的事情： M1艾布拉姆斯主战坦克。”好吧！
第一个 RACER 实验将在短短两个月内进行，我们已经联系了 DARPA，看看我们是否可以与团队交谈并获得对即将发生的事情的更详细预览。
