この記事の目的

この記事はAIChallengeに参加しようか迷っている方向けに少しでも参考になればと思い作成しています。

この記事の構成

この記事は以下の構成で記載しました。

※本大会＝ 2023年度冬のsimulation大会(テーマは自動運転レース)

Japan Automotive AI Challenge　自動運転AIチャレンジとは？
本大会は、CASE、MaaSと呼ばれる新たな技術領域において、これからの自動車業界を牽引する技術者の発掘育成のための新たな取り組みとして実施しています。

スポンサーを希望される方のお問い合わせもお待ちしております。
https://www.jsae.or.jp/jaaic/sponser.php

この大会は主に自動車関連のソフトウェアエンジニアの社会人が参加していますが、自律移動ロボットの研究を行う学生の活躍も目立っています。高専生や大学2年生など、幅広い層の参加があります。

大まかな流れは以下のようになっております。

HPから登録
自動車技術会のHPのsimulation大会のページから登録できます。
Slackへの参加
ここでは運営や、一般参加者の方から募ったボランティアの方が大会のコンテンツのアナウンスや有志イベントの案内などを行っています。
手元の環境で検証してみる
ドキュメントのsetupの部分を参考にして環境構築からテストまで行います。
ドキュメントを読んでわからないところはSlackで質問をチャンネルに投稿してOKです。
web環境に提出してみる
以下はサンプルですが、このような形でwebサイトからコードを提出し、採点ボードにて走行結果が閲覧可能となります。

以前まで、参加推奨PCはGTX2080程度のGPUを搭載したものでしたが、本大会からCPUでの参加がサポートされるようになりました。

推奨スペックとしては４年前に発売されたcore i7のLet's Noteになります。最近発売されたPCであれば性能は上回っていると思いますので問題ないかと思います。
詳細の構成は以下のものになります。

OS: Ubuntu 22.04
CPU: Intel Core i7-8650U (4 cores) with Intel HD Graphics (no NVIDIA GPUs)
Memory: 16 GB or more
Storage: SSD 16 GB or higher

参考までにいくつか推奨スペックを上回っているものをピックアップしておきます。
（((スポンサー様からお声がかかるのをお待ちしております)))

この大会は、Indy Autonomous Challengeを後援するautonomalabsと協力し、TIER IVのAWSIMをベースに作成されたシミュレータを使用して開催されています。

今回はMonzaTrackを舞台にしています。

GoogleMap

AWSIM

走行風景は以下のような感じです。

また、今回の大会で配布する参考のためのAutoware実装は可能な限り機能を絞ってカスタマイズしやすい形で配布をしております。自作のモジュールや他のOSSとの連携など様々な試行錯誤がしやすくなりました。

"ローマは一日にしてならず"ということわざがありますが、自動運転技術の開発も同様に、一朝一夕に素晴らしい成果を出すのは難しいです。参加者同士で地道な積み重ね、試行錯誤を重ねた結果を発表し、オープンな場で意見交換を行うことができるような、より充実した大会にしていきたいと考えています。

暇な休日に記事を書いていこうと思います。
記事更新の確約はできませんが、よかったらどうぞ