一、賽題背景

近年來,隨著人工智能特別是深度學習的發(fā)展,如何通過自學習實現(xiàn)避障已成為一大研究熱點。實現(xiàn)自主學習是機器人實現(xiàn)智能化的重要一步,有利于改善其行為策略,提高在未知復雜的環(huán)境中的適應性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種有監(jiān)督的特征學習方法,可以從大規(guī)模數(shù)據(jù)中學習到相應的特征。將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用在相應的領域與移動機器人相結(jié)合,為機器人賦予移動大腦,實現(xiàn)智能感知、智能決策。

本賽項的設立能夠場景化地復現(xiàn)基于深度學習的智能車在實際領域中的應用，尤其是在無人的環(huán)境中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)模型構(gòu) 建、自主識別彎道、無人駕駛驗證等多種技術(shù)融合的場景。將深度學習技術(shù)賦予機器智能行為，為培養(yǎng)創(chuàng)新綜合人才提供演練平臺，以賽促教，拓寬高校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學內(nèi)容，提升高校人工智能科技創(chuàng)新能力和人才培養(yǎng)能力。

二、比賽賽題

全國總決賽由兩個比賽科目構(gòu)成：分別是：如影隨形和智能交通，兩科目的成績之和，作為本組別的總成績。參賽車模需使用組委會統(tǒng)一提供的M型車模參賽，不得對無人車及配件進行改裝或替換。

科目一：如影隨形

如影隨形賽題內(nèi)容是讓車模能夠跟隨前行隊員共同完成穿越一個布置在開闊場地內(nèi)，具有復雜活動背景下的路徑通道，路徑由交通錐桶在賽道一些關(guān)鍵點做標識給出。競賽車模依靠車載攝像頭識別前方行進隊員的方位并進行跟隨，比賽成績有完成行進任務的時間T1來決定,完成時間越短，成績排名越高。

賽題內(nèi)容面向解決在實際應用中出現(xiàn)的復雜背景下動態(tài)物體的檢測跟蹤問題。主要考察設計作品的以下性能：

（1）在復雜背景下對運動人體方案檢測算法有效和快速性能；

（2）車模運動控制的敏捷性和精確性；

（3）控制算法抵抗場景變化、路面顛簸的魯棒性能；

賽題描述：

（1）比賽的場地

比賽賽道鋪設在開闊的平坦場地內(nèi)，場地范圍大約是15米見方的范圍。地面的材質(zhì)、圖案由所在鋪設環(huán)境確定，不一定是均勻單一背景。比賽路徑是一條封閉的折線，由若干個錐桶在需要拐彎的地方進行標記，并指明車模需要繞過的方向。在比賽路徑一處標明車模的出發(fā)點，這也是車模返回時的終點。

比賽計時是從車模越過出發(fā)線開始，直到車模重新返回出發(fā)點并再次越過出發(fā)線位置。地面可能具有高度約0.5~1厘米的需要通過的顛簸路段。參賽隊伍可以選擇繞行，也可以選擇直接通過顛簸路段行進。

（2）比賽任務比賽時可有兩名隊員進入場地。一名隊員負責發(fā)車，另外一名隊員作為前面車模引導隊員，與車模一起完成賽道一周行進。比賽過程中，車模應自主通過車載傳感器完成人員跟蹤行進。在此過程中，不允許車模接收外部無線遙控指令。組委會將會給每支參賽隊伍分配有入場調(diào)試和比賽時間。具體安排將會在比賽現(xiàn)場領隊會進行公布。

（3）比賽障礙物障礙物為小型錐桶，數(shù)量若干，顏色為紅色。高度：8cm，底邊直徑為7.8cm，具體如下圖：

判罰規(guī)則：

1、車模在比賽過程中沒有按照錐桶指示進行繞行，則比賽失??；

2、車模沒有在300秒內(nèi)完成賽場一周的運行，則比賽失?。?nbsp;

3、其他違規(guī)情況，比如車模不符合統(tǒng)一技術(shù)標準、比賽過程中出現(xiàn)違規(guī)接收遙控指令等，比賽失敗。 

4、比賽過程中，車模撞擊了錐桶，加罰5秒

科目二：智能交通

賽題描述：

比賽開始時，無人車從起點線出發(fā)，沿著車道線行駛、運行途中需要識別人行道，經(jīng)過上坡和下坡，經(jīng)過路障區(qū)，需要識別并避開障礙區(qū)，繼續(xù)行駛后，來到限速路段，需要識別限速標志和取消限速標志，然后繼續(xù)行駛，來到了變道超車區(qū)域，需要變道并線行駛，并繞過前車，進行往前行駛，進入環(huán)島區(qū)域，繞環(huán)島一圈后，識別左轉(zhuǎn)標識，左轉(zhuǎn)駛向終點線，過了終點線后，算完成了行駛?cè)蝿铡?/p>

本科目比賽要求參賽選手必須使用開源的"飛槳"深度學習平臺完成模型的訓練、推理和部署，不得使用其他深度學習平臺或飛槳未包含的學習方法參賽。

無人車從起點發(fā)車至越過終點線所用的時間計為T2，所用時間越短，成績越好。

具體如下圖所示：

規(guī)則說明：

1、無人車在人行橫道前需停車1S；

2、無人車在坡道紅線處，需要停車1S，然后再繼續(xù)前行；

3、在路障區(qū)④時，無人車不能觸碰障礙物； 

4、在限速標志路段，行駛的時間不能少于8秒；

5、車模越過邊線沖出賽道（四個車輪都在賽道外）或者中途運行停止，或運行方向錯誤，計行駛失敗。

附加題說明：

無人車駛過終點線后，進入倒車入庫環(huán)節(jié)，車頭在紅線處開始倒車時進行計時，必須用倒車的方式倒入車庫，用時需在10S內(nèi)完成。完成該倒車入庫的任務后，作為獎勵，在該科目上有8S秒的減免時間。如果倒車入庫后，無人車在車庫內(nèi)，車輪未出車庫，只壓到邊緣黃線，則獎勵的減免時間為5S。

如下情況視為倒車入庫失敗，無減免時間獎勵： 

1、車輪越過黃線駛出車庫； 

2、車頭未進入車庫內(nèi)，即車頭過了馬路平行線； 

3、倒車入庫時間超過10S。

無人車越過終點線時，如果要完成倒車入庫任務，需要自動行駛至紅線處進行倒庫任務，禁止人為擺放無人車。

路障區(qū)障礙物說明：

• 障礙物為小型錐桶，位置隨機，數(shù)量為3~8個，顏色為紅色或藍色。
• 高度：8cm，底邊直徑為7.8cm，具體如下圖：

評分細則：

最終的成績T2=有效跑完全程的時間+違規(guī)加罰時間-附加題獎勵時間；最終的成績時間越短，成績越優(yōu)。

1、人行道未停止或停止時間少于1秒，則加罰5秒 

2、坡起紅線前未停止或停止時間少于1 秒，則加罰5秒

3、在限速路段，用時少于8秒，則加罰8秒 

4、在路障區(qū)域，每觸碰一次錐桶，加罰5秒 

5、無人車在行駛過程中壓過黃線，每壓一次，加罰2秒。如果壓線時間持續(xù)超過5秒，計比賽失敗。 

6、在變道超車區(qū)域，必須進行變道行駛，否則計比賽失??；

全國總決賽由兩個比賽科目的成績組成，總成績 。

即如影隨形的成績T1+智能交通的成績T2，作為本比賽的總成績。T時間越短，成績排名越靠前。

三、其他說明

3.1賽道文件及說明

下載鏈接:  https://pan.baidu.com/s/1QztB4dp7HUES8nuW-C9J5g

提取碼: kx67

賽道材質(zhì)： 寶麗布  尺寸：6m×8m。

參賽隊員可根據(jù)實際情況自行打印賽道，用于測試和參賽。

如果場地受限，無法鋪設全部賽道，可打印部分元素，結(jié)合之前4m×4m的賽道進行學習訓練。

3.2 入圍隊伍代碼核查

為保證比賽公平性，以及滿足比賽要求，最終參賽國賽的40支隊伍，需要在賽前提交兩個比賽科目的源代碼給組委會進行最終審核。

發(fā)送至組委會指定郵箱：

smartcar_code@163.com

郵件標題格式：人工智能創(chuàng)意賽代碼審核+參賽學校全稱

提交截止日期：2020年8月24日23:59

創(chuàng)意組競賽隊伍和日期

昨天公布了組委會接收到的80支參加深度學習創(chuàng)意組比賽隊伍提交的作品成績，是由作品運行視頻資料、技術(shù)報告、算法代碼三部分內(nèi)容評審結(jié)果綜合形成的比賽成績。其中反映車模實際運行性能的視頻評分是由兩組評分裁判根據(jù)競賽評分標準分別背對背進行評分合成后形成的分數(shù)。

組委會匯總這兩天參賽隊伍提出的申訴信息，復合評分結(jié)果最終確定進入智能車競賽創(chuàng)意組比賽最后階段的隊伍名單。名單信息將會在智能車競賽網(wǎng)站公布。

smartcar.cdstm.cn/index

全國大學生智能汽車競賽創(chuàng)意組比賽（百度深度學習組、ROS組）將于8月25日~26日在南京信息工程大學舉行。競賽相關(guān)日程安排可以在競賽網(wǎng)站華東賽區(qū)組委會頁面下載。

下面表示是華東賽區(qū)日程安排信息：