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美国国防高等研究计划署（DARPA）在英特尔实验室及其合作单位西班牙巴塞罗那计算机视觉中心、美国德州大学奥斯汀分校的支持下，授予Intel为越野自驾车开发先进模拟解决方案的机会。本计划（RACER-Sim）让复杂环境中的机器人具备弹性—仿真的能力与自主性，创造下一世代的越野模拟平台，以便显著地降低开发成本，弥补越野车从虚拟到真实环境的差距。
「英特尔实验室已透过包含CARLA仿真器在内的数个项目，在先进自驾车模拟上取得进展，我们很荣幸能够参与RACER-Sim，继续为越野机器人和自驾车的下个领域做出贡献。我们汇集来自计算机视觉中心和德州大学奥斯汀分校的知名专家团队，目标是创造一个多功能且开放的平台，加速所有环境与条件下的越野机器人发展。」
—German Ros，英特尔实验室总监
为何重要：在自动驾驶方面，公路和越野部署之间的差距仍相当大。现今已有许多模拟环境，但甚少为越野自驾车开发规模和速度优化。此外，真实世界展示仍是验证系统效能的主要方式。
越野自驾车需要面对实质性挑战，包含缺乏路网和具有岩石和各种类型植被的极端地形，以及其它各种挑战，如此极端的条件让开发和测试变得昂贵且缓慢。RACER-Sim计划旨在透过提供先进模拟技术来解决这项问题，以便开发和测试解决方案，减少AI驱动自主系统的部署时间和验证。
如何工作：RACER-Sim包含两个阶段共48个月，目标是加速设计越野自驾车的整体研究和开发过程。在第一阶段当中，英特尔将重点放在创造新的模拟平台和地图产生工具，以前所未有的规模，采用最高精度（例如物理、传感器建模、地形复杂度……等）模拟复杂的越野环境。大规模建立模拟环境，在传统上需要大量资源，同时也是仿真工作流程当中最大的挑战之一。英特尔实验室模拟平台将实现未来地图的客制化，包含仅需点击几下，即可建立超过10万平方英里的大规模新环境。
在第二阶段，英特尔实验室将与RACER 合作伙伴齐心协力，在不使用物理机器人的情况下，实作新的算法来加速研究和开发过程。团队将在模拟中验证机器人的效能，节省可观的时间和资源。第二阶段也将包含新开发的sim2real 技术（其概念是在模拟当中训练机器人以便获取技能，并将技能转移至相应的真实机器人系统），让越野自驾车能够直接从模拟当中获得训练。
英特尔预期这些新的模拟工具，能够显著地改善使用虚拟测试的自主系统开发，降低传统测试和验证协议相关的风险、成本和耽搁的时间。未来，模拟平台将超越验证范畴，建立可在真实世界当中实作的AI模型。
更多内容：英特尔实验室（媒体数据）
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