据悉,项目的主要目的,就是生产能够在崎岖不平的地面上高速行驶时、仍可跟上有人驾驶车辆的自主越野战车。
现阶段的军用运输车队,需要为每辆卡车配备必要的人类驾驶员。而华盛顿大学开发的 RACER 自主驾驶车队,只需为同一任务配备一位人类驾驶员。
Robotic Autonomy in Complex Environments with Resiliency - Experiment 1(via)
军事规划人员认为,此类车辆的用途,不仅仅是将口粮运送到前线、或将坦克引导回基地进行维护。
最终目标是生产可投入战斗的一部分自动驾驶车辆,这意味着它们必须能够像真人驾驶的车辆一样,在崎岖地形上快速驰骋和灵活转弯。
为实现这一目标,DARPA 携手卡内基梅隆大学、美国宇航局(NASA)喷气推进实验室(JPL)、以及华盛顿大学(UW),参与了适应复杂环境的、具有弹性的自主机器人计划(简称 RACER)。
RACER 旨在为 DARPA 的机器人系统开发自主驾驶软件堆栈,继今年早些时候(3-4 月)在加州欧文堡展开初步测试(Experiment 1)之后,二阶段测试正在罗伯茨营进行(直到 9 月 27 日)。
测试期间,车辆在现实条件下以较高的速度行驶。一阶段涉及 6 个不同地形的场景,其中 40 次的自主驾驶速度略低于 20 mph(32 km/h),场地跨度约 2 英里(3.2 公里)。
具体测试内容包括避开可能严重损坏车辆的障碍物,比如岩石、灌木和沟渠,以验证系统能否在沙漠系统中高速识别、分类和避障。
二阶段,研究团队将超脱沙漠地形,在更大范围里测试新的感知算法,以及车辆能否应付更陡峭的山坡、湿滑的路面、以及沟渠。
DARPA 战术技术办公室 RACER 项目经理 Stuart Young 表示:
自首轮实验以来,团队一直在努力开发新的自主算法技术,来改善系统对环境的感知与路线规划能力。
项目中的 RACER 车队,使用了配备领先传感器和计算能力的高性能全地形车辆。
但重点还是在计算解决方案的开发上,因为该平台会遇到越来越复杂的越野地形。
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