IEEE ITSC 2022 自主泊車軌跡規(guī)劃——智能駕駛的關(guān)鍵技術(shù)
/ 導讀 /
為了喚起學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界對自主泊車軌跡規(guī)劃技術(shù)的重視，中國科學院自動化研究所、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院、清華大學以及湖南大學等四家單位依托第25屆IEEE智能交通系統(tǒng)國際會議（IEEE ITSC 2022）舉辦了自主泊車軌跡規(guī)劃挑戰(zhàn)賽（Trajectory Planning Competition for Automated Parking，TPCAP），將為該領(lǐng)域的研究人員提供比拼和切磋的機會，進而促進自主泊車軌跡規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展，引領(lǐng)高質(zhì)量車載決策規(guī)劃系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)潮流。TPCAP由Autoware基金會和名古屋大學聯(lián)合贊助，組委會成員包括組委會成員包括湖南大學李柏副教授、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院王曉博士、中國科學院自動化所王飛躍教授、清華大學李深博士及清華大學李力副教授。
賽事傳送門：自主泊車軌跡規(guī)劃全球挑戰(zhàn)賽https://www.tpcap.net
軌跡規(guī)劃發(fā)展關(guān)鍵因素
目前大多數(shù)智能車軌跡規(guī)劃的研究工作都聚焦于結(jié)構(gòu)化道路場景，而面向低速復雜泊車場景的軌跡規(guī)劃研究相對較少。事實上，泊車場景與結(jié)構(gòu)化道路行車場景存在顯著差異，目前絕大多數(shù)適用于結(jié)構(gòu)化道路行車場景的軌跡規(guī)劃方法都無法直接應用于泊車場景。眼下熱門的行泊一體技術(shù)也迫切要求學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界對泊車軌跡規(guī)劃技術(shù)予以充分研究。
目前大多數(shù)智能車軌跡規(guī)劃的研究工作都聚焦于結(jié)構(gòu)化道路場景，而面向低速復雜泊車場景的軌跡規(guī)劃研究相對較少。事實上，泊車場景與結(jié)構(gòu)化道路行車場景存在顯著差異，目前絕大多數(shù)適用于結(jié)構(gòu)化道路行車場景的軌跡規(guī)劃方法都無法直接應用于泊車場景。眼下熱門的行泊一體技術(shù)也迫切要求學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界對泊車軌跡規(guī)劃技術(shù)予以充分研究。
圖 軌跡規(guī)劃結(jié)果示意圖
為了喚起學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界對自主泊車軌跡規(guī)劃技術(shù)的重視，中國科學院自動化研究所、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院、清華大學以及湖南大學等四家單位依托第25屆IEEE智能交通系統(tǒng)國際會議（IEEE ITSC 2022）舉辦了自主泊車軌跡規(guī)劃挑戰(zhàn)賽（Trajectory Planning Competition for Automated Parking，TPCAP），將為該領(lǐng)域的研究人員提供比拼和切磋的機會，進而促進自主泊車軌跡規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展，引領(lǐng)高質(zhì)量車載決策規(guī)劃系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)潮流。TPCAP由Autoware基金會和名古屋大學聯(lián)合贊助，組委會成員包括組委會成員包括湖南大學李柏副教授、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院王曉博士、中國科學院自動化所王飛躍教授、清華大學李深博士以及清華大學李力副教授。賽事傳送門：自主泊車軌跡規(guī)劃全球挑戰(zhàn)賽https://www.tpcap.net
賽事純粹比拼技術(shù)實力
TPCAP將為業(yè)界與學術(shù)界研究人員提供比拼和切磋的機會，促進自主泊車軌跡規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展，引領(lǐng)高質(zhì)量車載決策規(guī)劃系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)潮流。賽事針對自主泊車軌跡技術(shù)的痛點與難點，將智能車決策規(guī)劃模塊從上下游感知、控制等模塊中剝離出來，單純比拼軌跡規(guī)劃技術(shù)實力。針對20道自主泊車軌跡規(guī)劃線上賽題，參賽者只需提交軌跡規(guī)劃結(jié)果而無需提交源碼，因此可以自由選擇編程語言，參賽門檻以及參賽的時間成本均很低。
圖 TACAP賽事Benchmarks信息
與其他智能車競賽相比，TPCAP無需組隊參賽具有獨立性和便捷性兩大特色。
其一，開發(fā)軌跡規(guī)劃算法的研究人員可以獨立參賽，無需邀請從事智能車定位、感知、控制等方面研究工作的同事組隊參賽。這樣，就不會像此前不少智能車決策規(guī)劃能力競賽那樣，往往是測評智能車的整體表現(xiàn)，無法單純體現(xiàn)智能車決策規(guī)劃技術(shù)的水平。
其二，為盡可能降低參加比賽的門檻，參賽者只需按照標準格式提交規(guī)劃好的泊車軌跡，無需提交軌跡規(guī)劃算法源代碼，因此可以使用自己熟悉的編程語言高效求解軌跡規(guī)劃賽題；此外，參賽者只需提交精煉的軌跡狀態(tài)時序信息，TPCAP的后臺打分系統(tǒng)將據(jù)此準確生成完整的行車過程狀態(tài)信息，隨后開展測評。
兩段式比賽流程
1、TPCAP分為線上初賽與線下復賽兩個階段。
線上初賽為北京時間2022年6月5日至2022年8月31日（待定），比賽內(nèi)容為20道自主泊車軌跡規(guī)劃賽題。初賽期間，每個參賽賬號可在每個自然日內(nèi)提交至多1次結(jié)果，并在次日獲知該結(jié)果的測評分值。每個參賽賬號的歷史最佳分值將用于在全球排行榜中參評。
初賽截止時，排行榜中前20名參賽者將受邀參加復賽。TPCAP復賽將于IEEE ITSC會議舉辦期間線下進行，因為疫情原因無法到現(xiàn)場的參賽者仍可線上參賽。復賽的賽題格式、比賽評分規(guī)則及提交結(jié)果格式與初賽相同，但額外加入了時間限制：參賽者應在2小時內(nèi)提交復賽賽題的結(jié)果，且每一參賽隊伍僅有1次機會提交結(jié)果。
2、已公布初賽20道賽題
TPCAP初賽的20道賽題已于2022年5月下旬公布（如下圖所示），覆蓋典型泊車場景以及雜亂場景。每一賽題都源于產(chǎn)業(yè)界或?qū)W術(shù)界多年沉淀下來的開發(fā)實踐經(jīng)驗，背后蘊含著明確的設(shè)計意圖。
以第19道賽題為例，旨在著重考察規(guī)劃算法的全局尋優(yōu)能力。如果使用經(jīng)典的采樣搜索算法（例如混合A星搜索算法），則會得到一條長距離倒退行駛至終點附近的多次泊車路徑，但該結(jié)果顯然并非該算例的最優(yōu)解。
經(jīng)驗豐富的人類駕駛員往往會借助空閑車位提前完成車頭調(diào)轉(zhuǎn)，隨后前向駛?cè)胲囄?。采樣搜索算法往往受制于搜索最?yōu)性的缺失以及“維數(shù)災難”，賽題19中暴露了其缺陷，因此參賽者如使用采樣搜索算法將不得不思考如何彌補上述缺陷，提出改進方案。
SCI收錄+官方認證+豐厚獎金
所有參加初賽且初賽最終名次位于前50%的參賽者，都將獲得競賽組委會頒發(fā)的參賽證明函；進入復賽并獲得前5名的參賽者將獲得競賽獎杯及贊助機構(gòu)提供的獎金（100-900美金不等）。
復賽結(jié)束后，TPCAP組委會將邀請所有入圍復賽參賽者在IEEE ITSC 2022智能交通系統(tǒng)國際會議進行技術(shù)分享（自愿）。競賽成績較好的團隊將受邀在智能車領(lǐng)域國際著名SCI期刊IEEE Transactions on Intelligent Vehicles（IF = 5.009, JCR Q1）發(fā)表其研究工作。
對比賽內(nèi)容存在疑問可以致信competition_itsc@163.comlibai@zju.edu.cn
TPCAP官方網(wǎng)站：https://www.tpcap.net
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