本記事は前回記事までに作成したLQRのアルゴリズムを使った経路追従プログラムについて、自動運転AIチャレンジのオンライン環境に提出してみた結果をまとめております。

前回までのまとめ

前回記事で経路追従にLQRを適用させて完走させたという記事を記載しました。
今回記事ではでオンライン環境に提出し、結果を確認してみたいと思います。

オンライン環境提出について

こちら記載の通り実施。

実行結果

何回か提出し、完走することを確認しました。
実行結果はjsonファイル、mp4ファイル等でダウンロードできるのでダウンロードしてみます。
rawLapTimeが走行時間、lapTimeがペナルティを加味した時間のようです。
distanceScoreが走行距離、100.0になると完走です。
結果は約469.6秒かかって完走、ペナルティを結構食らっているようです。

result.json

{
  "rawLapTime": 469.553925,
  "distanceScore": 100.0,
  "lapTime": 599.553955,
  "isLapCompleted": true,
  "isTimeout": false,
  "trackLimitsViolation": [
    10,
    12,
    2,
    0,
    0
  ],
  "collisionViolation": [
    0,
    0,
    0,
    0
  ]
}

ダウンロードした走行結果は以下の通りとなります。

現在(1/31)提出チームは20チーム以上あり、120秒台の攻防が行われているようです。
皆さんすごいですね。

終わりに

自動運転AIチャレンジ、非常に勉強になりました。
次回以降参戦する機会があれば独自アルゴリズムで上位を狙いたいと思います。
あと、Autoware-universeに独自アルゴリズムを追加して新宿（シミュレーション）とか走らせてみたいと思います。
確率ロボティクスとかVitとかにも興味があるいので。
期限まで残り少ないですが、皆さん悔いなく。