2024国际自动驾驶挑战赛正式开始

AI行业动态2个月前发布 ainavi
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2024国际自动驾驶挑战赛正式开始

  • 新赛题:七大赛道,赛题新颖,全方位覆盖相关领域最新最热话题,充分挖掘大模型在自动驾驶及具身智能垂直领域中的应用。
  • 高奖金:总奖金池超过12万美金,单赛道最高奖金可达2.7万美金。据不完全统计,奖金额度在CVPR 2024百个论坛中最高。
  • 重原创:加强基础研究探索,坚持四个面向。以原创性与科学研究价值作为主要衡量指标,并不单靠成绩排名。采取原创方案加性能指标两者结合的方式进行综合排序。

2024年3月1号,2024国际自动驾驶挑战赛正式启动。本次挑战赛由上海人工智能实验室主办,并联合多家国内外机构共同举办。多位国内外知名专家学者组成赛事指导与评奖委员会。本赛事旨在深入探讨自主系统面临的任务和挑战,为全球参赛者提供展示技术与创新的舞台。在本次大赛中,我们对参赛者不设置过多的限制,如允许同一机构多个队伍参赛,允许使用所有公开数据集及预训练权重,允许一个队伍同时获得多个奖项等。本次比赛共设七个赛道,获胜者有机会获得高达两万七千美金奖励,还有机会被邀请在国际顶级期刊进行投稿。我们还为每个赛道准备了详细的参赛指引及基准模型,点击每个赛道对应链接即可访问。

比赛官网:

https://opendrivelab.com/challenge2024

主活动:

CVPR 2024论坛 – Workshop on Foundation Models for Autonomous Systems (Seattle, USA)

相关活动:

  • 四月下旬:第三届中国三维视觉大会(China3DV 2024)
  • http://www.csig3dv.net/2024/competition.html
  • 六月中旬:线下活动(北京/上海)

赛题介绍端到端自动驾驶

由于先前数据集规模有限、开环和闭环指标不一致等原因,导致难以使用真实数据对感觉运动驱动策略进行基准测试。此赛道中,将使用大规模数据弥合两种评估范式之间的差距,并通过在短时序范围内的BEV抽象建模,实现高效开环评测,同时更好地与闭环评估保持一致。

  • 赛道信息:https://opendrivelab.com/challenge2024/#end_to_end_driving_at_scale
  • 数据量:约2T
  • 测试服务器:https://huggingface.co/spaces/AGC2024-P/e2e-driving-20242024国际自动驾驶挑战赛正式开始

世界模型

作为现实的抽象时空表征,世界模型可根据观测到的当前状态预测未来状态,对世界模型的学习将促进基础模型性能提升至新水平。模型需要在只有视觉输入的情况下,预测出未来时刻的点云,以证明其对世界的预测能力。

  • 赛道信息:https://opendrivelab.com/challenge2024/#predictive_world_model
  • 数据量:约2T
  • 参考训练时间:样本数据上,8卡A100,3天
  • 测试服务器:https://huggingface.co/spaces/AGC2024-P/predictive-world-model-20242024国际自动驾驶挑战赛正式开始

占据栅格和运动估计

三维框往往不足以描述一般物体,受机器人学概念的启发,可将感知表征描述成对栅格化三维空间的占据情况预测。在这个赛道中,参赛者不仅要给出三维空间的栅格化表示,还须给出栅格的运动预测。

  • 赛道信息:https://opendrivelab.com/challenge2024/#occupancy_and_flow
  • 自动驾驶挑战赛@China3DV :https://huggingface.co/spaces/China3DV-S/occupancy-and-flow-2024
  • 数据量:约70GB
  • 参考训练时间:8卡 3090,2天
  • 测试服务器:https://huggingface.co/spaces/AGC2024-S/occupancy-and-flow-20242024国际自动驾驶挑战赛正式开始

具身多模态三维视觉定位

相比驾驶场景,室内的具身三维感知系统面对的是包含语言指令的多模态输入、更复杂的语义理解、更多样的物体类别和朝向,以及大不相同的感知空间和需求。基于此,大赛构造了一套第一视角的多模态全场景三维感知工具包 EmbodiedScan。这项任务的目标是:给定关于特定物体的语言描述,检测出目标物体的类别以及带朝向的三维框。 

  • 赛道信息:https://opendrivelab.com/challenge2024/#multiview_3d_visual_grounding
  • 数据量:约 1.5T
  • 参考训练时间:样本数据 8 卡 A100 0.5天,全量数据 8 卡 A100 3天
  • 测试服务器:https://huggingface.co/spaces/AGC2024/visual-grounding-20242024国际自动驾驶挑战赛正式开始

CARLA自动驾驶挑战赛

CARLA自动驾驶挑战要求车辆通过一组预先定义的路线。车辆行驶路线中涉及复杂的情况,如高速公路、城区、住宅区和乡村等环境,同时包含日光、日落、夜晚以及雨、雾等光照和天气,为自动驾驶系统的闭环评测提供了可能。

  • 赛道信息:https://opendrivelab.com/challenge2024/#carla
  • 测试服务器:https://eval.ai/web/challenges/challenge-page/2098/overview

2024国际自动驾驶挑战赛正式开始

大语言模型在自动驾驶中的应用

通过引入语言信息,DriveLM数据集将大语言模型与自动驾驶系统连接起来,并最终通过引入语言的推理能力做出决策,确保规划的可解释性。以多视角图像为输入信息,模型须回答涉及驾驶的多方面问题。

  • 赛道信息:https://opendrivelab.com/challenge2024/#driving_with_language
  • 数据量:训练集4072帧,测试集799帧,每帧约90个问答对
  • 参考训练时间:8卡V100,1天
  • 测试服务器:https://huggingface.co/spaces/AGC2024/driving-with-language-20242024国际自动驾驶挑战赛正式开始

无图驾驶

在没有高清地图的情况下,自动驾驶汽车需要高水平的场景理解能力,本赛道旨在探索场景推理能力的极限。将多视角图像和标清地图作为输入信息,神经网络不仅要输出车道和交通元素的感知结果,同时还须输出车道之间、车道和交通元素之间的拓扑关系。

  • 赛道信息:https://opendrivelab.com/challenge2024/#mapless_driving
  • 自动驾驶挑战赛@China3DV :https://huggingface.co/spaces/China3DV/mapless-driving-2024
  • 数据量:约200G
  • 参考训练时间:8卡V100,1天
  • 测试服务器:https://huggingface.co/spaces/AGC2024/mapless-driving-20242024国际自动驾驶挑战赛正式开始

赛程安排

以下时间均为北京时间,详情请参照大赛官方网站。

  • 即日起-2024年6月1日:参赛报名
  • 2024年3月1日:比赛正式开始
  • 2024年3月25日:测试服务器开放
  • 2024年6月1日:测试服务器关闭
  • 2024年6月18日:比赛结果公布

指导与评奖委员会

按照姓名笔画排序;名单持续更新中。

乔宇

上海人工智能实验室

领军科学家,主任助理

刘青山

南京邮电大学

副校长

杨小康

上海交通大学

人工智能研究院执行院长

李升波

清华大学

车辆学院党委书记,国家高层次领军人才,教授

张亚勤

清华大学

中国工程院外籍院士,智能产业研究院院长,讲席教授

陈宝权

北京大学

智能学院副院长,博雅特聘教授

夏华夏

美团

首席科学家,副总裁

高新波

重庆邮电大学

党委副书记,校长,教授

薛建儒

西安交通大学

教授

点击“阅读原文”或访问以下链接即可了解详情

https://opendrivelab.com/challenge2024

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