浪潮信息凭卓越计算力斩获2023日本自动驾驶挑战赛冠军

日前，浪潮信息传来捷报，在近期举办的第五届日本自动驾驶竞赛中，浪潮信息团队表现优异，在L4级自动驾驶工厂场景中，浪潮信息在众多竞争对手中凭实力突围，成功摘下桂冠。

日本自动驾驶挑战赛现场

竞赛中，浪潮信息基于自动驾驶计算框架AutoDRRT和自动驾驶车载计算平台EIS400，完成L4级自动驾驶场景的感知、规划决策、控制算法方案开发和边缘侧部署，实现工厂无人运输场景下的烟雾、障碍物、连续弯道及狭窄道路的精准识别，创造了大赛最远行驶距离。

自动驾驶车载计算平台EIS400已经发布，自动驾驶计算框架AutoDRRT也已面向业界免费开源，汽车厂商、软件平台商和中间件软件开发商可免费下载使用：

https://github.com/IEIAuto/AutoDRRT.git

浪潮信息自动驾驶计算框架AutoDRRT和自动驾驶车载计算平台EIS400

自动驾驶挑战赛，顶尖团队下场解题

Japan Automotive AI Challenge是国际权威的自动驾驶竞赛，由日本工程师学会2019年发起，旨在针对自动驾驶开发的各类难题，面向全球自动驾驶工程师征集解决方案。今年的挑战赛围绕工厂无人运输场景，像“超级玛丽”一样，赛道会设置障碍物、烟雾气体干扰、S 形、L 形狭窄路径多个题目，驾驶最远距离的队伍将获得胜利。此次竞赛吸引了东京大学、东京工业大学、名古屋大学、浪潮信息、日产、松下、住友、马自达等50多支顶尖自动驾驶团队参与。经过预赛亚马逊云线上仿真模拟比拼，有17支队伍晋级现场决赛，包括7家高校队伍和10家企业参赛队伍。

浪潮信息斩获模拟赛和真车赛的双料第一

作为全球领先的IT基础设施提供商，浪潮信息在自动驾驶领域拥有计算、软件框架和应用的全栈创新能力。面向工厂自动运输场景，浪潮信息基于今年最新发布的AutoDRRT开源框架和智能车载域控制器EIS400，进行了算力、算法和框架的全面优化，仅用时2个月就快速搭建了工厂自动驾驶全栈方案，并在50多个参赛队伍中脱颖而出，斩获模拟赛和真车赛的双料冠军。

自动驾驶车辆安全通过烟雾气体干扰路段

该方案包括了感知、决策规划、控制等算法的开发、计算并行与加速模块和开发工具的优化，以及底层系统、中间件和OS的优化，通过四大技术突破，实现了更高的鲁棒性、算法精度和计算性能：

更智能的感知算法，针对烟雾问题，提出一种基于激光点云强度信息的数据预处理方法，结合CenterPoint模型检测结果后处理方法，有效解决烟雾噪声干扰问题。

更鲁棒的规划算法，提出一种基于障碍物及空间信息的场景切换算法，能够自适应进行狭窄空间的规划算法切换；使用Astar及MPT算法进一步优化轨迹规划，规划路线更加鲁棒。

更精准的控制算法，为提升自动驾驶车辆不同路况横向控制性能，提出一种纯跟踪与MPC控制平滑切换方法，在狭窄空间使用纯跟踪控制，其余工况使用MPC控制，上述方法有效提升了控制的稳定性和精准性。

更高效的计算框架，针对Autoware框架端到端计算延时进行多节点优化，使用GPU计算加速点云预处理，模型算子优化加速模型推理，端到端延时降低至60ms，更好满足实时性要求。

毫无疑问，在本次比赛中，浪潮信息所主导的项目无论在安全性、可用性和通过性上都十分优异，它的计算力更高，算法更创新，正是因为如此，浪潮信息才能勇夺头筹！