Grande Desafio DARPA - DARPA Grand Challenge

O DARPA Grand Challenge é uma competição de prêmios para veículos autônomos americanos , financiado pela Defense Advanced Research Projects Agency , a organização de pesquisa mais proeminente do Departamento de Defesa dos Estados Unidos . O Congresso autorizou a DARPA a conceder prêmios em dinheiro para promover a missão da DARPA de patrocinar pesquisas revolucionárias de alto retorno que preenchem a lacuna entre as descobertas fundamentais e o uso militar. O DARPA Grand Challenge inicial foi criado para estimular o desenvolvimento de tecnologias necessárias para criar os primeiros veículos terrestres totalmente autônomos, capazes de completar um percurso off-road substancial em um tempo limitado. O terceiro evento, o DARPA Urban Challenge estendeu o Desafio inicial à operação autônoma em um ambiente urbano simulado. O desafio mais recente, o DARPA Robotics Challenge 2012 , focou em robôs autônomos de manutenção de emergência.

A primeira competição do DARPA Grand Challenge foi realizada em 13 de março de 2004 na região do Deserto de Mojave, nos Estados Unidos, ao longo de uma rota de 150 milhas (240 km) que segue ao longo do caminho da Interestadual 15, pouco antes de Barstow, Califórnia, até logo após a fronteira Califórnia-Nevada em Primm. Nenhum dos veículos robôs terminou a rota. A equipe vermelha da Carnegie Mellon University e o carro Sandstorm (um Humvee convertido) percorreram a distância mais longa, completando 11,78 km (7,32 mi) do percurso antes de se prender a uma pedra depois de fazer uma curva em zigue-zague. Nenhum vencedor foi declarado e o prêmio em dinheiro não foi entregue. Portanto, um segundo evento do Grande Desafio da DARPA foi agendado para 2005.

História e antecedentes

Veículos totalmente autônomos têm sido uma busca internacional por muitos anos, de empreendimentos no Japão (começando em 1977), Alemanha ( Ernst Dickmanns e VaMP ), Itália (o Projeto ARGO), a União Europeia ( Projeto EUREKA Prometheus ), os Estados Unidos de América e outros países. A DARPA financiou o desenvolvimento do primeiro robô totalmente autônomo começando em 1966 com o projeto do robô Shakey no Stanford Research Institute , agora SRI International. O primeiro veículo terrestre autônomo capaz de dirigir dentro e fora das estradas foi desenvolvido pela DARPA como parte da Iniciativa de Computação Estratégica iniciada em 1984, levando a demonstrações de navegação autônoma do Veículo Terrestre Autônomo e do Navlab .

O Grand Challenge foi a primeira competição de longa distância para carros sem motorista no mundo; outros esforços de pesquisa na área de carros sem motorista adotam uma abordagem comercial ou acadêmica mais tradicional. O Congresso dos EUA autorizou a DARPA a oferecer prêmio em dinheiro (US $ 1 milhão) para o primeiro Grande Desafio para facilitar o desenvolvimento da robótica, com o objetivo final de tornar um terço das forças militares terrestres autônomas até 2015. Após o evento de 2004, Dr. Tony Tether , o diretor da DARPA, anunciou que o prêmio em dinheiro foi aumentado para $ 2 milhões para o próximo evento, que foi reivindicado em 9 de outubro de 2005. O primeiro, segundo e terceiro lugares no Urban Challenge 2007 receberam $ 2 milhões, $ 1 milhões e $ 500.000, respectivamente. 14 novas equipes se classificaram no ano de 2019.

A competição foi aberta a equipes e organizações de todo o mundo, desde que houvesse pelo menos um cidadão americano na lista. Participaram equipes de escolas de segundo grau, universidades, empresas e outras organizações. Mais de 100 equipes inscritas no primeiro ano, trazendo uma grande variedade de habilidades tecnológicas para a corrida. No segundo ano, 195 equipes de 36 estados dos EUA e 4 países estrangeiros participaram da corrida.

Grande Desafio de 2004

A primeira competição do DARPA Grand Challenge foi realizada em 13 de março de 2004 na região do Deserto de Mojave , nos Estados Unidos, ao longo de uma rota de 150 milhas (240 km) que segue ao longo do caminho da Interestadual 15, pouco antes de Barstow, Califórnia, até logo após a fronteira Califórnia - Nevada em Primm . Nenhum dos veículos do robô terminou a rota. A equipe vermelha da Carnegie Mellon University e o carro Sandstorm (um Humvee convertido) percorreram a maior distância, completando 11,78 km (7,32 mi) do percurso antes de se prender em uma pedra após fazer uma curva em zigue-zague. Nenhum vencedor foi declarado e o prêmio em dinheiro não foi entregue. Portanto, um segundo evento do Grande Desafio da DARPA foi agendado para 2005.

Grande Desafio de 2005

A segunda competição do DARPA Grand Challenge começou às 6h40 do dia 8 de outubro de 2005. Todos, exceto um dos 23 finalistas da corrida de 2005, ultrapassaram os 11,78 km (7,32 mi) de distância percorrida pelo melhor veículo na corrida de 2004. Cinco veículos completaram com sucesso o percurso de 212 km (132 mi):

Veículo Nome do time Equipe Home Tempo decorrido
(h: m)
Resultado
Stanley Stanford Racing Team Universidade de Stanford , Palo Alto, Califórnia 6:54 Primeiro lugar
tempestade de areia Equipa vermelha Carnegie Mellon University , Pittsburgh, Pensilvânia 7:05 Segundo lugar
H1ghlander Equipa vermelha 7h14 Terceiro lugar
Kat-5 Equipe cinza The Gray Insurance Company, Metairie, Louisiana 7:30 Quarto lugar
TerraMax Equipe TerraMax Oshkosh Truck Corporation , Oshkosh, Wisconsin 12h51 Acima do limite de 10 horas, quinto lugar

Os veículos na corrida de 2005 passaram por três túneis estreitos e negociaram mais de 100 curvas fechadas à esquerda e à direita. A corrida terminou por Beer Bottle Pass, uma passagem de montanha sinuosa com uma queda acentuada de um lado e uma rocha do outro. Embora o curso de 2004 exigisse mais ganho de elevação e algumas curvas acentuadas (Daggett Ridge) fossem necessárias perto do início da rota, o curso tinha muito menos curvas e estradas geralmente mais largas do que o curso de 2005.

Um veículo que foi desenvolvido para o Desafio Urbano DARPA 2007

A rivalidade natural entre as equipes de Stanford e Carnegie Mellon ( Sebastian Thrun , chefe da equipe de Stanford foi anteriormente um membro do corpo docente da Carnegie Mellon e colega de Red Whittaker , chefe da equipe CMU) foi eliminada durante a corrida. Problemas mecânicos atormentaram H1ghlander antes de ser ultrapassado por Stanley. A entrada da Gray Team foi um milagre em si mesma, já que a equipe dos subúrbios de Nova Orleans foi pega pelo furacão Katrina poucas semanas antes da corrida. O quinto finalizador, Terramax, uma entrada de 30.000 libras da Oshkosh Truck , terminou no segundo dia. O enorme caminhão passou a noite em ponto morto no curso, mas foi particularmente ágil em escolher cuidadosamente o seu caminho pelas estradas estreitas de Beer Bottle Pass.

Desafio Urbano 2007

Stanford Racing e Victor Tango juntos em um cruzamento nas finais do DARPA Urban Challenge.

A terceira competição do DARPA Grand Challenge, conhecida como "Urban Challenge", aconteceu em 3 de novembro de 2007 no local da agora fechada George Air Force Base (atualmente usada como Southern California Logistics Airport ), em Victorville, Califórnia ( Mapa do Google ). O percurso envolveu um percurso urbano de 96 km, a ser concluído em menos de 6 horas. As regras incluíam obedecer a todos os regulamentos de tráfego ao negociar com outros tipos de tráfego e obstáculos e entrar no tráfego.

Ao contrário dos desafios anteriores, os organizadores do Urban Challenge 2007 dividiram os competidores em duas "pistas", A e B. Todas as equipes da Pista A e Pista B faziam parte do mesmo circuito de competição, mas as equipes escolhidas para o programa da Pista A receberam US $ 1 milhão em financiamento. Essas 11 equipes representaram em grande parte as principais universidades e grandes interesses corporativos, como CMU em parceria com GM como Tartan Racing, Stanford em parceria com Volkswagen , Virginia Tech em parceria com TORC Robotics como VictorTango, Oshkosh Truck , Honeywell , Raytheon , Caltech , Autonomous Solutions , Cornell e MIT . Uma das poucas entradas independentes na Pista A foi o Grupo Golem . A DARPA não explicou publicamente a razão por trás da seleção das equipes da Pista A.

As equipes receberam mapas esparsamente mapeando os pontos de referência que definiam os percursos de competição. Pelo menos uma equipe, a Tartan Racing, aprimorou os mapas por meio da inserção de waypoints extrapolados adicionais para melhorar a navegação. Um relatório de avaliação publicado pela Team Jefferson ilustra graficamente o contraste entre o mapa do percurso fornecido pela DARPA e o mapa do percurso usado pela Tartan Racing.

A Tartan Racing ganhou o prêmio de $ 2 milhões com seu veículo "Boss", um Chevy Tahoe. O segundo colocado ganhando o prêmio de $ 1 milhão foi o Stanford Racing Team com sua inscrição "Junior", um Volkswagen Passat 2006. Em terceiro lugar ficou a equipe VictorTango, ganhando o prêmio de $ 500.000 com seu híbrido Ford Escape 2005, "Odin". O MIT ficou em 4º lugar, com a Cornell University e a University of Pennsylvania / Lehigh University também concluindo o curso.

As seis equipes que concluíram com sucesso todo o curso:

Nome do time EU IRIA# Veículo Modelo Equipe Home Tempo decorrido
(h: m: s)
Resultado
Tartan Racing 19 Chefe Chevy Tahoe 2007 Carnegie Mellon University , Pittsburgh, Pensilvânia 4:10:20 1 º lugar; média de aproximadamente 14 mph (22,53 km / h) ao longo do curso
Stanford Racing 03 Júnior Vagão Volkswagen Passat 2006 Universidade de Stanford , Palo Alto, Califórnia 4:29:28 2 º lugar; em média cerca de 13,7 mph (22,05 km / h) ao longo do curso
VictorTango 32 Odin Ford Hybrid Escape 2005 Virginia Tech , Blacksburg, Virginia 4:36:38 3º lugar; média ligeiramente inferior a 20,92 km / h (13 mph) ao longo do curso
MIT 79 Talos Land Rover LR3 MIT , Cambridge, Massachusetts Aproximadamente. 6 horas 4º lugar.
A Ben Franklin Racing Team 74 Pequeno ben 2006 Toyota Prius Universidade da Pensilvânia , Universidade Lehigh , Filadélfia, Pensilvânia Sem hora oficial. Uma das 6 equipes para terminar o curso
Cornell 26 Skynet Chevy Tahoe 2007 Universidade Cornell , Ithaca, Nova York Sem hora oficial. Uma das 6 equipes para terminar o curso

Enquanto os eventos de 2004 e 2005 foram fisicamente mais desafiadores para os veículos , os robôs operaram isolados e apenas encontraram outros veículos no percurso ao tentarem passar. O Urban Challenge exigia que os projetistas construíssem veículos capazes de obedecer a todas as leis de trânsito enquanto detectavam e evitavam outros robôs no percurso. Este é um desafio particular para o software de veículos , pois os veículos devem tomar decisões "inteligentes" em tempo real com base nas ações de outros veículos. Além dos esforços anteriores de veículos autônomos que se concentraram em situações estruturadas, como dirigir em rodovias com pouca interação entre os veículos, esta competição operava em um ambiente urbano mais confuso e exigia que os carros realizassem interações sofisticadas entre si, como manter a precedência em um 4 -way stop interseção.

Desafio de Robótica de 2012

O DARPA Robotics Challenge é uma competição contínua com foco na robótica humanóide. O objetivo principal do programa é desenvolver capacidades robóticas terrestres para executar tarefas complexas em ambientes degradados e perigosos criados pela engenharia humana. Foi lançado em outubro de 2012 e sediou a Competição de Robótica Virtual em junho de 2013. Mais duas competições estão planejadas: as Provas da RDC em dezembro de 2013 e as Finais da RDC em dezembro de 2014.

Ao contrário dos Desafios anteriores, a construção dos "veículos" não fará parte do escopo do Desafio de Robótica. Em agosto de 2012, a DARPA anunciou que a Boston Dynamics atuaria como única fonte para os robôs a serem usados ​​no desafio, concedendo-lhes um contrato para desenvolver e construir 8 robôs idênticos com base no projeto PETMAN para as equipes de software usarem. O valor contratado foi de $ 10.882.438 contrato de custo mais taxa fixa e as obras devem ser concluídas até 9 de agosto de 2014.

Desafio FANG 2013

Em 22 de abril de 2013, a DARPA concedeu um prêmio de US $ 1 milhão para "Ground Systems", uma equipe de 3 pessoas com membros em Ohio, Texas e Califórnia, como o vencedor do Veículo Terrestre de Próxima Geração Adaptável Rápido (FANG) Mobilidade / Drivetrain Desafio. O envio do projeto final da Team Ground Systems recebeu a pontuação mais alta quando medido em relação aos requisitos estabelecidos para desempenho e capacidade de fabricação do sistema. Desde o início do primeiro FANG Challenge em 14 de janeiro de 2013, mais de 1.000 participantes em mais de 200 equipes usaram as ferramentas de design META e a plataforma de colaboração VehicleFORGE desenvolvida pela Vanderbilt University em Nashville , Tennessee , para projetar e simular o desempenho de milhares de mobilidade potencial e subsistemas de transmissão. O objetivo do programa FANG é testar as ferramentas de design META especialmente desenvolvidas, bibliotecas de modelos e a plataforma VehicleFORGE, que foram criadas para comprimir significativamente o tempo de design à produção de um sistema de defesa complexo.

Desafio subterrâneo de 2017 - 2021

Logotipo do DARPA Subterranean (SubT) Challenge

As equipes de tarefas do DARPA Subterranean Challenge , formadas por universidades e entidades corporativas de todo o mundo, para construir sistemas robóticos e soluções virtuais para mapear, navegar e pesquisar ambientes subterrâneos de forma autônoma. Esses ambientes representam desafios significativos para os concorrentes, incluindo falta de iluminação, falta de recursos de GPS, pingos de água, fumaça densa e ambientes desordenados ou de formato irregular. O desafio começou em setembro de 2018 e consiste em uma Competição de Sistemas (em que as equipes competem com robôs físicos) e uma Competição Virtual (em que as equipes competem em um ambiente virtual no simulador virtual ROS Gazebo). A competição é dividida em três fases (Fase de Desenvolvimento, Fase de Circuito e Fase Final. O SubT Challenge consiste em quatro eventos, o Circuito de Túneis (agosto de 2019), que foi realizado em uma mina experimental em Pittsburgh, PA; o Circuito Urbano ( Fevereiro de 2020), que apresenta uma usina nuclear abandonada em Elma, WA; o Circuito da Caverna (novembro de 2020), que foi realizado virtual apenas devido à Pandemia COVID-19; e o Evento Final (setembro de 2021), que contará com elementos de todos os três domínios (túnel urbano subterrâneo e redes de cavernas naturais serão realizadas em Louisville, KY. Em 24 de setembro de 2021, a DARPA concederá um prêmio de US $ 2 milhões ao vencedor da Competição de Sistemas e US $ 1,5 milhão ao vencedor do Virtual Concorrência.

Desafio de lançamento de 2018

DARPA Launch Challenge.png

No início de 2020, esperava-se que três equipes competissem lançando rapidamente uma pequena carga útil de satélite em órbita, com notificação mínima, de dois locais de lançamento diferentes (essa exigência foi posterior, quando havia apenas um competidor restante no Desafio, relaxou para que o lançamentos devem usar plataformas de lançamento diferentes, mas podem usar o mesmo local de lançamento) - um poucos dias após o outro - para uma oportunidade de ganhar prêmios. Os prêmios do Desafio são: Todas as equipes que se qualificarem para a competição receberão $ 400.000. Cada equipe que realizar com sucesso um lançamento orbital recebe um prêmio de $ 2 milhões e é elegível para tentar fazer um segundo lançamento em rápida sucessão. Os segundos lançamentos das equipes são pontuados (com base na combinação de tempo de lançamento, lançamento em massa e precisão orbital, etc.); a equipe vencedora recebe $ 10 milhões, o segundo prêmio é $ 9 milhões e o terceiro prêmio $ 8 milhões. O conjunto de locais de lançamento para o Desafio consistia originalmente em 8 locais de lançamento; no final, apenas o Pacific Spaceport Complex - Alaska foi usado para uma tentativa de lançamento.

O desafio foi anunciado em 18 de abril de 2018, e em 10 de abril de 2019, três equipes finalistas que tentariam lançar foguetes foram anunciadas: Virgin Orbit , Vector Launch e Astra (embora na época não tenha sido publicado que o terceiro finalista era Astra ; a empresa foi referida apenas como uma "startup furtiva"). No outono de 2019, a Vector e a Virgin saíram da competição, a Vector por causa de problemas financeiros e a Virgin porque queria se concentrar em outros clientes além da DARPA. A última equipe restante, Astra, tentou lançar seu foguete Astra 3.0 para o Desafio do Complexo do Espaçoporto do Pacífico - Alasca no final de fevereiro e início de março de 2020, mas várias tentativas de lançamento foram canceladas devido ao clima e dificuldades técnicas. Com a única equipe restante na competição deixando de lançar seu foguete no prazo estabelecido pela DARPA, o Desafio foi cancelado em 2 de março de 2020 sem nenhum vencedor do Desafio de Lançamento DARPA. O prêmio de $ 12 milhões não foi reclamado. Nenhum lançamento de foguete foi realizado por qualquer competidor do DARPA Launch Challenge.

Tecnologia

Um artigo de tecnologia e código-fonte para o componente de aprendizado de máquina de visão computacional da entrada de 2005 em Stanford foi publicado.

As equipes do Urban Challenge 2007 empregaram uma variedade de combinações diferentes de software e hardware para interpretar os dados do sensor, planejamento e execução. Alguns exemplos:

Equipe Línguas) SO Hardware Notas
Stanford Racing C, C ++ Linux Computadores Pentium M Stanford lançou o código-fonte completo
Cornell C, C ++, C # Windows XP 17 servidores dual-core O planejamento envolvia matemática bayesiana . Em 2008, Cornell lançou o código-fonte completo sob a licença Apache 2.0.
Insight Racing Linux Mac Mini Os Mac Minis funcionam com alimentação CC com potência relativamente baixa e produzem menos calor.
Caso de equipe Principalmente LabVIEW , alguns C ++ e MATLAB Windows XP 5 Mac Minis , 2 NI PXI's, CompactRIO Mac Minis funcionando com alimentação DC com drives de estado sólido. PXI's para interfaces de sensores. CompactRIO para controlador de veículo em tempo real. Arquitetura de software de inspiração biológica.
Equipe cinza GrayMatter, Inc. AVS . O sistema de hardware embutido era consideravelmente menor do que o de outras equipes. Além disso, o sistema permite uma possível expansão com outros sensores.
Equipe LUX Windows XP versão embutida do XP
Team Jefferson Java Solaris (Java RTS), Linux (Java SE) microcontroladores e Sun SPOT (Java ME) Na plataforma de robótica MAX da Perrone Robotics sobre Java RTS / SE / ME da Sun Microsystems.
Equipe Ben Franklin MATLAB
Sting Racing Java Linux
VictorTango uma mistura de C ++ e LabVIEW Windows, Linux Apenas finalizador implementando JAUS, apenas finalizador não usando sensor Velodyne
Equipe Gator Nation (CIMAR) C, C ++ e C # Windows, Linux (Fedora) comunicação de sistemas com o protocolo JAUS .
MIT C Linux cluster com 40 núcleos A biblioteca de middleware robótico Lightweight Communications and Marshaling (LCM) [2] foi desenvolvida para o veículo do MIT.
Austin Robot Technology C ++ o software foi escrito e desenvolvido por alunos de graduação de um curso da UT-Austin . Usou o Projeto Player como uma infraestrutura.
Tartan Racing (vencedor) C ++ Linux Empregaram um sistema de controle hierárquico , com camadas missão de planejamento , planejamento de movimento , a geração de comportamento, percepção, modelagem mundo, e mecatrônica .

Veja também

Referências

links externos

cobertura de imprensa