NeurIPS 2018上的AI驾驶奥林匹克竞赛
机器人学
2019-03-07 v1
摘要
尽管近期取得了突破，深度学习和强化学习在控制物理具身机器人智能体方面超越传统方法的能力在很大程度上仍未经证实。为帮助弥补这一差距，我们创建了“AI驾驶奥林匹克”（AI-DO），一项旨在评估机器学习与人工智能在移动机器人领域最先进水平的竞赛。基于名为“Duckietown”的简单且明确规范的自动驾驶与导航环境，AI-DO包含一系列复杂度递增的任务——从简单的车道跟随到车队管理。对于每个任务，我们以模拟器、日志、代码模板、基线实现以及低成本获取机器人硬件的形式为参赛者提供工具。我们在线上模拟、标准化硬件环境以及最终的竞赛活动中评估提交作品。首届AI-DO（AI-DO 1）于2018年12月神经信息处理系统（NeurIPS）会议期间举行。AI-DO 1的结果凸显了机器人领域缺乏更好的基准，以及改进弥补仿真与现实之间差距机制的必要性。
引用
@article{arxiv.1903.02503,
title = {The AI Driving Olympics at NeurIPS 2018},
author = {Julian Zilly and Jacopo Tani and Breandan Considine and Bhairav Mehta and Andrea F. Daniele and Manfred Diaz and Gianmarco Bernasconi and Claudio Ruch and Jan Hakenberg and Florian Golemo and A. Kirsten Bowser and Matthew R. Walter and Ruslan Hristov and Sunil Mallya and Emilio Frazzoli and Andrea Censi and Liam Paull},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.02503},
year = {2019}
}
备注
Competition, robotics, safety-critical AI, self-driving cars, autonomous mobility on demand, Duckietown