四辆自动驾驶汽车与一级方程式赛车手之间的首次比赛刚刚在阿布扎比举行

逛坑 在任何专业赛车运动赛事中，尤其是像一级方程式赛车这样的赛事，您都会看到无数充满遥测数据的计算机显示屏。 现代团队充斥着来自汽车的实时数字反馈。 多年来，我曾多次涉足这些坑，并对数据流感到惊叹，但我从未见过在混乱中运行 Microsoft Visual Studio 软件开发套件的实例。

但是，我从来没有参加过像上周末首届阿布扎比自动赛车联盟活动这样的活动。 众所周知，A2RL 并不是第一个自动赛车系列赛：Roborace 系列赛中，自动赛车在躲避虚拟障碍的同时设定了快速单圈时间； 以及印地自动驾驶挑战赛，该挑战赛最近在 CES 2024 期间在拉斯维加斯赛车场举行。

Roborace 侧重于单车计时赛，Indy Autonomous 系列赛侧重于椭圆形动作，而 A2RL 则着手在几个领域开辟新天地。

A2RL 将四辆赛车放在赛道上，首次同时参赛。 也许更重要的是，它将性能最好的自动驾驶汽车与人类——前一级方程式飞行员丹尼尔·科维亚特（Daniil Kvyat）进行了较量，丹尼尔·科维亚特在 2014 年至 2020 年间为多个车队效力。

真正的挑战是在幕后，团队中的工程师队伍非常多元化，从初出茅庐的程序员到博士生再到全职赛车工程师，他们都在努力以一种全新的方式找到极限。

与一级方程式赛车不同，一级方程式赛车由 10 家制造商设计、开发和生产完全定制的汽车（有时在人工智能的帮助下），A2RL 赛车完全标准化，以提供公平的竞争环境。 550马力的机器是从日本超级方程式锦标赛借来的，它们是一模一样的，而且车队不允许改变任何一个部件。

其中包括传感器阵列，该阵列具有七个摄像头、四个雷达传感器、三个激光雷达传感器和 GPS，所有这些都用于感知周围的世界。 正如我在维修站闲逛并与各个车队聊天时了解到的那样，并不是每个人都能充分利用每辆车每圈所收集的 15 TB 数据。

一些团队，例如总部位于印第安纳波利斯的 Code 19 团队，几个月前才开始致力于创建自动驾驶汽车的重大项目。 “这里有四支新秀团队，”Code 19 联合创始人奥利弗·威尔斯 (Oliver Wells) 说。 “其他人都参加过这样的比赛，有些比赛长达七年之久。”

一切都与代码有关

图片来源：蒂姆·史蒂文斯

总部位于慕尼黑的 TUM 和总部位于米兰的 Polimove 在 Roborace 和印地自动驾驶挑战赛中均拥有丰富的跑步和获胜经验。 这种经验和源代码一样会延续下去。

“一方面，无论如何，代码都会不断开发和改进，”慕尼黑工业大学团队负责人西蒙·霍夫曼 (Simon Hoffmann) 表示。 团队进行了调整，改变转弯行为，以适应道路上的急转弯，并调整超车侵略性。 “但总的来说，我想说我们使用相同的基础软件，”他说。

通过整个周末的一系列多轮排位赛，经验最丰富的球队在计时表上占据了主导地位。 TUM 和 Polimove 是仅有的两支在两分钟内完成单圈时间的车队。 然而，Code 19 的最快圈速仅为三分钟多一点； 其他新团队要慢得多。

这引发了软件开发中罕见的竞争。 虽然之前确实存在过竞争性编码挑战，例如 TopCoder 或 Google Kick Start，但这是一种非常不同的事情。 代码的改进意味着更快的单圈时间和更少的碰撞。

Kenna Edwards 是 Code 19 的助理赛车工程师，也是印第安纳大学的学生。 她带来了一些以前的应用程序开发经验，但必须学习 C++ 来编写团队的防抱死制动系统。 “它至少让我们免于坠机几次，”她说。

与可能需要调试器或其他工具来监控的传统编码问题不同，改进的算法具有切实的结果。 “很酷的事情是看到轮胎上的扁平点在下一次训练中得到改善。 它们要么尺寸减小，要么频率减小，”爱德华兹说。

这种理论的实施不仅带来了引人入胜的工程挑战，而且开辟了可行的职业道路。 早先在 Chip Ganassi Racing 和通用汽车公司实习后，凭借在 Code 19 方面的经验，爱德华兹于今年夏天开始在 GM Motorsports 全职工作。

着眼未来

图片来源：

这种开发是 A2RL 的重要组成部分。 除了主要的赛道活动之外，还有针对世界各地年轻学生和青年团体的次要系列比赛。 在 A2RL 主赛事之前，这些小组使用 1:8 比例的自动模型汽车进行比赛。

“我们的目标是，明年，我们为学校保留较小的模型汽车，我们将为大学保留可能在卡丁车上进行的模型，更大一点，他们可以玩自动卡丁车。 然后，如果你想加入大联盟，你就开始驾驶这些赛车参加比赛，”阿布扎比先进技术研究委员会 (ATRC) 秘书长费萨尔·阿尔·班奈 (Faisal Al Bannai) 说道。 “我认为，通过他们看到这条道路，我想你会鼓励更多的人进入研究，进入科学领域。”

Al Bannai 的 ATRC 为 A2RL 支付费用，为众多车队提供从汽车到酒店的一切费用，其中一些车队已经在阿布扎比进行了数月的测试。 他们还为主要活动举办了一场世界级的派对，包括音乐会、无人机比赛和荒唐的烟花表演。

赛道上的动作就没那么壮观了。 四辆车自动驾驶比赛的第一次尝试因其中一辆赛车旋转而阻挡了后面的赛车而中止。 然而，第二场比赛则更加激动人心，当摩德纳大学的 Unimore 队赛车冲出跑道时，他获得了领先。 TUM 成功通过并赢得了比赛，赢得了 225 万美元奖金中的最大份额。

至于人与机器的较量，丹尼尔·科维亚特 (Daniil Kvyat) 快速驾驶了这辆自动驾驶汽车，两次超越它，引起了超过 10,000 名观众的热烈欢呼，他们利用免费门票来了解一点历史——另外还有约 600,000 人直播了该活动。

技术故障是不幸的。 尽管如此，这仍然是一个了不起的事件，见证并说明了自治已经取得了多大的进步——当然，还需要取得多少进步。 最快的汽车仍然比科维亚特的时间慢了 10 秒以上。 然而，它以令人印象深刻的速度平稳、干净地跑了几圈。 这与 2004 年第一届 DARPA 大挑战赛形成鲜明对比，当时每一位参赛者要么撞上障碍物，要么在计划外的逗留中蜿蜒进入沙漠。

对于A2RL来说，真正的考验将是它能否发展成为一个经济上可行的系列。 广告推动了大多数赛车运动，但在这里，开发制造商可以合理应用在汽车中的算法和技术还有额外的好处。

ATRC 的阿尔·班奈 (Al Bannai) 告诉我，虽然系列赛组织者拥有赛车，但车队拥有代码并可以自由许可：“他们目前竞争的是算法，是让这辆车发挥作用的人工智能算法。 这是属于每个团队的。 它不属于我们。”

那么，真正的竞赛可能不是在赛道上，而是在与制造商建立合作伙伴关系方面。 毕竟，还有什么比展示自动驾驶技术能够以 160 英里/小时的速度处理赛道上的交通更好的方式来激发人们对自动驾驶技术的信心呢？