DARPA Grand Challenge – это конкурс американских автономных транспортных средств , финансируемый Агентством перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США , самой известной исследовательской организацией Министерства обороны США . Конгресс уполномочил DARPA присуждать денежные премии для дальнейшего выполнения миссии DARPA по спонсированию революционных, высокооплачиваемых исследований, которые устраняют разрыв между фундаментальными открытиями и их использованием в военных целях. [1] Первоначальный проект DARPA Grand Challenge в 2004 году был создан для стимулирования разработки технологий, необходимых для создания первых полностью автономных наземных транспортных средств , способных пройти значительный курс по бездорожью за ограниченное время. Третье мероприятие, DARPA Urban Challenge в 2007 году, расширило первоначальный вызов до автономной работы в имитационной городской среде. Конкурс DARPA Robotics Challenge 2012 года , посвященный автономным роботам аварийного обслуживания, новые конкурсы все еще разрабатываются. Перед DARPA Subterranean Challenge была поставлена задача создать роботизированные команды для автономного картографирования, навигации и поиска подземных сред. Такие группы могли бы быть полезны при исследовании опасных районов, а также в поисково-спасательных операциях. [2] [3]
Помимо задач в области автономных технологий, DARPA также провело конкурсы на призы в других областях технологий.
Полностью автономные транспортные средства были международным проектом в течение многих лет, начиная с попыток в Японии (начиная с 1977 года), Германии ( Эрнст Дикманнс и VaMP ), Италии (проект ARGO), Европейском Союзе ( Проект EUREKA Prometheus ), Соединенных Штатах Америки. Америке и других странах. DARPA профинансировало разработку первого полностью автономного робота, начиная с 1966 года с проекта робота Шейки в Стэнфордском исследовательском институте , ныне SRI International. Первое автономное наземное транспортное средство, способное передвигаться по дорогам и бездорожью, было разработано DARPA в рамках Стратегической вычислительной инициативы, начавшейся в 1984 году, что привело к демонстрации автономной навигации с помощью Autonomous Land Vehicle и Navlab . [4]
Grand Challenge был первым в мире соревнованием на длинные дистанции для беспилотных автомобилей; другие исследовательские усилия в области беспилотных автомобилей используют более традиционный коммерческий или академический подход. Конгресс США уполномочил DARPA предложить призовой фонд (1 миллион долларов) для первого конкурса Grand Challenge, призванного способствовать разработке роботов, с конечной целью сделать одну треть сухопутных вооруженных сил автономной к 2015 году. После мероприятия 2004 года доктор Тони Тетер директор DARPA объявил, что призовой фонд увеличен до 2 миллионов долларов для следующего мероприятия, которое было заявлено 9 октября 2005 года. Первое, второе и третье места в Urban Challenge 2007 года получили 2 миллиона долларов, 1 миллион долларов и 500 000 долларов соответственно. В 2019 году квалификацию прошли 14 новых команд. [5]
В соревновании могли участвовать команды и организации со всего мира, при условии, что в списке был хотя бы один гражданин США. В мероприятии приняли участие команды из средних школ, университетов, предприятий и других организаций. В первый год зарегистрировалось более 100 команд, которые привнесли в гонку самые разнообразные технологические навыки. Во второй год в гонке приняли участие 195 команд из 36 штатов США и 4 зарубежных стран.
Первое соревнование DARPA Grand Challenge состоялось 13 марта 2004 года в районе пустыни Мохаве в США, на маршруте длиной 150 миль (240 км), который следует по трассе межштатной автомагистрали 15 от незадолго до Барстоу, штат Калифорния, до сразу за границей Калифорнии и Невады в Примме . Ни один из роботов-автомобилей не завершил маршрут. Красная команда Университета Карнеги-Меллона и автомобиль Sandstorm (переделанный Хамви) преодолели самое дальнее расстояние, преодолев дистанцию 11,78 км (7,32 мили), прежде чем застряли на камне после поворота назад. Победитель не был объявлен, и денежный приз не вручен. Поэтому второе мероприятие DARPA Grand Challenge было запланировано на 2005 год.
Второе соревнование DARPA Grand Challenge началось в 6:40 утра 8 октября 2005 года. Все, кроме одного, из 23 финалистов гонки 2005 года преодолели дистанцию 11,78 км (7,32 мили), пройденную лучшим автомобилем в гонке 2004 года. Пять машин успешно преодолели дистанцию 212 км (132 мили):
Транспортные средства, участвовавшие в гонке 2005 года, проехали три узких туннеля и преодолели более 100 резких поворотов налево и направо. Гонка завершилась через перевал Beer Bottle Pass, извилистый горный перевал с отвесным обрывом с одной стороны и скалой с другой. [6] Хотя трасса 2004 года требовала большего набора высоты и некоторых очень резких поворотов назад (Даггетт-Ридж) в начале маршрута, на трассе было гораздо меньше поворотов и, как правило, более широкие дороги, чем на трассе 2005 года.
Во время гонки разыгралось естественное соперничество между командами из Стэнфорда и Карнеги-Меллона ( Себастьян Трун , руководитель команды Стэнфорда, ранее был преподавателем в Карнеги-Меллоне и коллегой Рэда Уиттакера , руководителя команды CMU). Механические проблемы преследовали H1ghlander еще до того, как его обогнал Стэнли. Участие Grey Team само по себе было чудом, поскольку команда из пригорода Нового Орлеана попала под ураган Катрина за несколько недель до гонки. Пятый финишер, Terramax, участник Oshkosh Truck весом 30 000 фунтов , финишировал во второй день. Огромный грузовик провел ночь на холостом ходу на трассе, но был особенно проворным, осторожно пробираясь по узким улочкам перевала Бир-Бутылка.
Третье соревнование DARPA Grand Challenge, [7] известное как «Urban Challenge», состоялось 3 ноября 2007 года на территории ныне закрытой базы ВВС Джордж (в настоящее время используемой как логистический аэропорт Южной Калифорнии ), в Викторвилл, Калифорния (карта Google). [8] Курс включал в себя трассу протяженностью 96 км (60 миль) по городской местности, которую необходимо было пройти менее чем за 6 часов. Правила включали соблюдение всех правил дорожного движения при преодолении других транспортных средств и препятствий, а также при вхождении в движение.
В отличие от предыдущих соревнований, организаторы Urban Challenge 2007 года разделили участников на две «дорожки»: A и B. Все команды трека A и трека B участвовали в одной и той же соревновательной схеме, но команды, выбранные для участия в программе трека A, получили 1 миллион долларов США в виде гонораров. финансирование. Эти 11 команд в основном представляли крупные университеты и крупные корпоративные интересы, такие как CMU в сотрудничестве с GM (например, Tartan Racing), Стэнфорд в сотрудничестве с Volkswagen , Virginia Tech в сотрудничестве с TORC Robotics (например, VictorTango, Oshkosh Truck , Honeywell , Raytheon , Caltech , Autonomous Solutions , Cornell и Массачусетский технологический институт . Одной из немногих независимых групп в треке А была группа Golem. DARPA публично не объяснило причину выбора команд Трека А.
Командам были предоставлены карты, на которых были отмечены путевые точки, определяющие трассы соревнований. По крайней мере одна команда, Tartan Racing, улучшила карты, вставив дополнительные экстраполированные путевые точки для улучшения навигации. Отчетный документ, опубликованный командой Джефферсона, графически иллюстрирует контраст между картой трассы, предоставленной DARPA, и картой трассы, используемой Tartan Racing. [9]
Tartan Racing завоевала приз в 2 миллиона долларов на своем автомобиле Boss — Chevy Tahoe. Второе место, получившее приз в 1 миллион долларов, заняла команда Stanford Racing Team с автомобилем «Junior» — Volkswagen Passat 2006 года выпуска. Третье место заняла команда VictorTango, выигравшая приз в размере 500 000 долларов за свой гибрид Ford Escape 2005 года «Odin». [10] Массачусетский технологический институт занял 4-е место, а Корнельский университет и Университет Пенсильвании / Университет Лихай также завершили курс.
Шесть команд, успешно прошедших весь курс:
Хотя соревнования 2004 и 2005 годов были более трудными для транспортных средств , роботы действовали изолированно и встречали другие транспортные средства на трассе только при попытке обойти их. Urban Challenge требовал от дизайнеров создания транспортных средств, способных соблюдать все правила дорожного движения, одновременно обнаруживая и избегая других роботов на трассе. Это особая проблема для программного обеспечения транспортных средств , поскольку транспортные средства должны принимать «умные» решения в реальном времени на основе действий других транспортных средств. Помимо предыдущих проектов по разработке автономных транспортных средств, которые были сосредоточены на структурированных ситуациях, таких как езда по шоссе с небольшим взаимодействием между транспортными средствами, это соревнование проводилось в более загроможденной городской среде и требовало от автомобилей выполнения сложных взаимодействий друг с другом, таких как поддержание приоритета на уровне 4. -остановочный перекрёсток. [16]
DARPA Robotics Challenge — это постоянное соревнование, посвященное гуманоидной робототехнике. Основная цель программы — развитие возможностей наземных роботов для выполнения сложных задач в опасных, деградированных средах, созданных человеком. [17] Он был запущен в октябре 2012 года, а в июне 2013 года провел соревнование по виртуальной робототехнике. Запланированы еще два соревнования: испытания DRC в декабре 2013 года и финал DRC в декабре 2014 года.
В отличие от предыдущих испытаний, строительство «транспортных средств» не будет частью конкурса робототехники. В августе 2012 года DARPA объявило, что компания Boston Dynamics будет выступать в качестве единственного поставщика роботов, которые будут использоваться в задании, заключив с ней контракт на разработку и создание 8 идентичных роботов на основе проекта PETMAN для использования командами программного обеспечения. [18] Сумма контракта составила 10 882 438 долларов США по контракту с фиксированной оплатой, и ожидается, что работы будут завершены к 9 августа 2014 года. [19]
22 апреля 2013 года DARPA вручило приз в размере 1 миллиона долларов команде Ground Systems, состоящей из трех человек, члены которой живут в Огайо, Техасе и Калифорнии, как победителя конкурса « Мобильность/трансмиссия быстрого адаптируемого наземного транспортного средства нового поколения (FANG)». Испытание. Окончательный проект, представленный Team Ground Systems, получил высшую оценку при сравнении с установленными требованиями к производительности и технологичности системы. С момента начала первого конкурса FANG Challenge 14 января 2013 года более 1000 участников из более чем 200 команд использовали инструменты проектирования META и платформу для совместной работы VehicleFORGE , разработанную Университетом Вандербильта в Нэшвилле , штат Теннесси , для проектирования и моделирования производительности тысяч людей. потенциальных подсистем мобильности и трансмиссии. Целью программы FANG является тестирование специально разработанных инструментов проектирования META, библиотек моделей и платформы VehicleFORGE, которые были созданы для значительного сокращения времени от проектирования до производства сложной системы защиты. [20]
В рамках проекта DARPA Subterranean Challenge командам, состоящим из университетов и корпоративных организаций со всего мира, было поручено создать роботизированные системы и виртуальные решения для автономного картирования, навигации и поиска подземных сред. Такие районы могут быть трудными и опасными для людей, что делает роботизированные команды желательным вариантом для разведки и поисково-спасательных операций. Эти условия также создают серьезные проблемы для роботов, включая отсутствие освещения, капающую воду, густой дым, загроможденную среду или среду неправильной формы, а также потенциальную потерю возможностей GPS и связи с их операторами. Задача Challenge была призвана помочь устранить пробелы в четырех технических областях: автономия, восприятие, сетевое взаимодействие и мобильность. [2] [3] [21]
Соревнование началось в сентябре 2018 года и состояло из системного соревнования (в котором команды соревнуются с физическими роботами) и виртуального соревнования (в котором команды соревнуются в виртуальной среде виртуального симулятора ROS Gazebo). Соревнование было разделено на три этапа (этап разработки, этап трассы и финальный этап). SubT Challenge состоял из четырех соревнований: Tunnel Circuit (август 2019 г.), который проводился на экспериментальной шахте в Питтсбурге, штат Пенсильвания; Urban Circuit (август 2019 г.), который проводился на экспериментальной шахте в Питтсбурге, штат Пенсильвания; Февраль 2020 г.), на котором была изображена заброшенная атомная электростанция в Эльме, штат Вашингтон; Cave Circuit (ноябрь 2020 г.), который был проведен в виртуальном режиме только из-за пандемии COVID-19, и финального мероприятия (сентябрь 2021 г.), в котором использовались элементы из все три домена (городские подземные туннели и сети естественных пещер) находились в Луисвилле, штат Кентукки. [22]
Команды приехали из 11 стран (Австралия, Канада, Чехия, Англия, Германия, Норвегия, Южная Корея, Испания, Швеция, Швейцария и США) и 20 университетов. 24 сентября 2021 года команда CERBERUS выиграла Финальный конкурс систем, используя четыре системы ANYmal C на ножках. Команда Австралийской организации научных и промышленных исследований (CSIRO) заняла второе место после команды CERBERUS с равным количеством очков, но немного медленнее. Команда «Динамо» выиграла финальное виртуальное соревнование. [23] [24] [25] [26]
Одной из важных стратегий было создание команды роботов с разнообразными возможностями. Благодаря сочетанию навигационных возможностей, таких как гусеницы, колеса, роторы и ноги, роботы могли перемещаться в самых разных пространствах. Разные типы роботов имеют разные возможности. Шагающие роботы могут справляться с неровностями местности, такими как лестницы и груды щебня. Роботы с колесами или гусеницами могут переносить более тяжелые грузы, в том числе большие батареи, и работать в течение более длительного времени. «Сумчатые» могут перевозить других роботов, в том числе небольших летающих роботов, у которых малое время автономной работы. Летающих роботов можно стратегически использовать для картирования больших или труднодоступных пространств. Использование разнообразных инструментов обнаружения, таких как фонари, радары, гидролокаторы и тепловизоры, позволяет команде роботов и их операторов собирать информацию о воздухе и условиях видимости и реагировать на более широкий диапазон условий. [2] [3]
Поскольку условия могут мешать общению между роботами и их операторами, команды, которые разработали роботов с некоторой степенью автономии, наиболее успешно справились со сложной задачей по картированию и исследованию сложного подземного пространства. Такие роботы могли бы исследовать самостоятельно, а затем возвращаться к радиосвязи друг с другом и своими кураторами, чтобы обмениваться информацией о том, что они нашли. Австралийская команда CSIRO даже разработала своих роботов для совместного принятия решений о том, какие задачи следует выполнять. Например, робот, который был слишком большим, чтобы поместиться в коридоре, мог уведомить других роботов о своем существовании, чтобы робот меньшего размера мог исследовать его. Робот, исследующий территорию, также может сбросить узел связи, чтобы расширить зону контакта. Робот глубоко в пещере может передавать информацию обратно роботу, находящемуся ближе к поверхности, который сможет быстрее вернуться к точке, где он сможет передать информацию людям-операторам. Это изменило способ работы людей с роботами: человек-оператор использовал систему управления для постановки целей и управления общей стратегией, предоставляя роботам возможность оценивать условия на земле и выбирать, как выполнить работу. [2] [3]
В начале 2020 года предполагалось, что три команды будут соревноваться в быстром выводе на орбиту небольшого полезного груза с минимальным уведомлением с двух разных стартовых площадок (позже это требование было смягчено, когда в конкурсе остался только один участник). запускам следует использовать разные стартовые площадки, но можно использовать одну и ту же стартовую площадку [27] ) – один всего через несколько дней – для возможности выиграть призы. Призы конкурса: Все команды, прошедшие квалификацию для участия в соревновании, получат 400 000 долларов США. Каждая команда, успешно осуществившая орбитальный запуск, получает приз в размере 2 миллионов долларов и имеет право попытаться осуществить второй запуск подряд. Вторые запуски команд оцениваются (на основе сочетания времени запуска, массы запуска, орбитальной точности и т. д.); команда-победитель получит 10 миллионов долларов, второй приз — 9 миллионов долларов, третий приз — 8 миллионов долларов. Пул стартовых площадок для Challenge изначально состоял из 8 стартовых площадок; [28] в итоге для попытки запуска был использован только Тихоокеанский космодром – Аляска .
Конкурс был объявлен 18 апреля 2018 года [29] , а 10 апреля 2019 года [30] были объявлены три команды-финалиста, которые будут пытаться запустить ракеты: Virgin Orbit , Vector Launch и Astra (хотя на тот момент это не было опубликовано). что третьим финалистом стала Astra; компанию называли не иначе как «скрытым стартапом»). Осенью 2019 года и Vector, и Virgin выбыли из конкуренции: Vector из-за финансовых проблем [31] , а Virgin — потому что хотела сосредоточиться на других клиентах, помимо DARPA. [32] Последняя оставшаяся команда, Astra, попыталась запустить свою Astra Rocket 3.0 для участия в конкурсе с комплекса Тихоокеанского космодрома на Аляске в конце февраля и начале марта 2020 года, но все несколько попыток запуска были отменены из-за погодных и технических трудностей. Поскольку единственная команда, оставшаяся в соревновании, не смогла запустить свою ракету в сроки, установленные DARPA, конкурс был отменен 2 марта 2020 года, и в конкурсе DARPA Launch Challenge не было победителя. Призовой фонд в 12 миллионов долларов остался невостребованным. Ни один участник конкурса DARPA Launch Challenge не совершил ни одного запуска ракеты. [33]
Опубликован технологический документ и исходный код компонента машинного обучения компьютерного зрения, включенного в Стэнфордскую программу 2005 года. [34] [35]
Команды Urban Challenge 2007 использовали множество различных комбинаций программного и аппаратного обеспечения для интерпретации данных датчиков, планирования и реализации. Некоторые примеры:
{{cite web}}: CS1 maint: архивная копия в заголовке ( ссылка ){{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )