El DARPA Grand Challenge es una competición de premios para vehículos autónomos estadounidenses , financiada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa , la organización de investigación más importante del Departamento de Defensa de los Estados Unidos . El Congreso ha autorizado a DARPA a otorgar premios en efectivo para promover la misión de DARPA de patrocinar investigaciones revolucionarias y de alto rendimiento que cierren la brecha entre los descubrimientos fundamentales y el uso militar. [1] El DARPA Grand Challenge inicial en 2004 se creó para estimular el desarrollo de tecnologías necesarias para crear los primeros vehículos terrestres completamente autónomos capaces de completar un importante recorrido todoterreno en un tiempo limitado. El tercer evento, el DARPA Urban Challenge en 2007, amplió el desafío inicial a la operación autónoma en un entorno urbano simulado. El DARPA Robotics Challenge de 2012 , se centró en robots autónomos de mantenimiento de emergencia, y todavía se están concibiendo nuevos desafíos. El DARPA Subterranean Challenge tuvo la tarea de construir equipos robóticos para mapear, navegar y buscar de forma autónoma en entornos subterráneos. Estos equipos podrían ser útiles en la exploración de zonas peligrosas y en las tareas de búsqueda y rescate. [2] [3]
Además de los desafíos en tecnología autónoma, DARPA también ha realizado concursos de premios en otras áreas de la tecnología.
Los vehículos totalmente autónomos han sido una búsqueda internacional durante muchos años, desde esfuerzos en Japón (a partir de 1977), Alemania ( Ernst Dickmanns y VaMP ), Italia (el Proyecto ARGO), la Unión Europea ( Proyecto EUREKA Prometheus ), los Estados Unidos de América y otros países. DARPA financió el desarrollo del primer robot totalmente autónomo a partir de 1966 con el proyecto Shakey the robot en el Stanford Research Institute , ahora SRI International. El primer vehículo terrestre autónomo capaz de conducir dentro y fuera de las carreteras fue desarrollado por DARPA como parte de la Strategic Computing Initiative a partir de 1984, lo que llevó a demostraciones de navegación autónoma por parte del Autonomous Land Vehicle y el Navlab . [4]
El Grand Challenge fue la primera competición de larga distancia para coches sin conductor del mundo; otros esfuerzos de investigación en el campo de los coches sin conductor adoptan un enfoque comercial o académico más tradicional. El Congreso de los Estados Unidos autorizó a la DARPA a ofrecer premios en metálico (un millón de dólares) para el primer Grand Challenge para facilitar el desarrollo robótico, con el objetivo final de hacer que un tercio de las fuerzas militares terrestres sean autónomas para 2015. Tras el evento de 2004, el Dr. Tony Tether , director de la DARPA, anunció que el dinero del premio se había aumentado a dos millones de dólares para el próximo evento, que se celebró el 9 de octubre de 2005. El primer, segundo y tercer puesto del Urban Challenge de 2007 recibieron dos millones de dólares, un millón de dólares y 500.000 dólares, respectivamente. En 2015 se han clasificado 14 nuevos equipos. [5]
La competencia estuvo abierta a equipos y organizaciones de todo el mundo, siempre que hubiera al menos un ciudadano estadounidense en la lista. Participaron equipos de escuelas secundarias, universidades, empresas y otras organizaciones. Más de 100 equipos se inscribieron en el primer año, aportando una amplia variedad de habilidades tecnológicas a la carrera. En el segundo año, participaron en la carrera 195 equipos de 36 estados de EE. UU. y 4 países extranjeros.
La primera competición del DARPA Grand Challenge se celebró el 13 de marzo de 2004 en la región del desierto de Mojave de los Estados Unidos, a lo largo de una ruta de 240 km (150 millas) que sigue el camino de la Interestatal 15 desde justo antes de Barstow, California , hasta justo después de la frontera entre California y Nevada en Primm . Ninguno de los vehículos robot terminó la ruta. El equipo rojo de la Universidad Carnegie Mellon y el coche Sandstorm (un Humvee reconvertido) recorrieron la distancia más larga, completando 11,78 km (7,32 mi) del recorrido antes de quedar atrapados en una roca después de hacer una curva cerrada. No se declaró ningún ganador y no se entregó el premio en efectivo. Por lo tanto, se programó un segundo evento DARPA Grand Challenge para 2005.
La segunda competición del Gran Desafío DARPA comenzó a las 6:40 am del 8 de octubre de 2005. Todos menos uno de los 23 finalistas de la carrera de 2005 superaron la distancia de 11,78 km (7,32 mi) completada por el mejor vehículo en la carrera de 2004. Cinco vehículos completaron con éxito el recorrido de 212 km (132 mi):
Los vehículos de la carrera de 2005 atravesaron tres túneles estrechos y sortearon más de 100 curvas cerradas a izquierda y derecha. La carrera concluyó en Beer Bottle Pass, un paso de montaña sinuoso con un desnivel abrupto a un lado y una pared rocosa al otro. [6] Aunque el recorrido de 2004 requería un mayor desnivel y algunas curvas cerradas muy pronunciadas (Daggett Ridge) cerca del comienzo de la ruta, el recorrido tenía muchas menos curvas y carreteras generalmente más anchas que el recorrido de 2005.
La rivalidad natural entre los equipos de Stanford y Carnegie Mellon ( Sebastian Thrun , jefe del equipo de Stanford, fue anteriormente miembro de la facultad de Carnegie Mellon y colega de Red Whittaker , jefe del equipo de CMU) se desarrolló durante la carrera. Los problemas mecánicos plagaron a H1ghlander antes de que Stanley lo superara. La entrada de Gray Team fue un milagro en sí misma, ya que el equipo de los suburbios de Nueva Orleans se vio atrapado por el huracán Katrina unas pocas semanas antes de la carrera. El quinto finalista, Terramax, un vehículo de 30.000 libras de Oshkosh Truck , terminó el segundo día. El enorme camión pasó la noche al ralentí en el recorrido, pero fue particularmente ágil al elegir cuidadosamente su camino por las estrechas carreteras de Beer Bottle Pass.
La tercera competición del Gran Desafío DARPA, [7] conocida como el "Desafío Urbano", tuvo lugar el 3 de noviembre de 2007 en el sitio de la ahora cerrada Base de la Fuerza Aérea George (actualmente utilizada como Aeropuerto Logístico del Sur de California ), en Victorville, California (mapa de Google). [8] El recorrido consistía en un área urbana de 96 km (60 mi), que debía completarse en menos de 6 horas. Las reglas incluían obedecer todas las normas de tránsito mientras se negociaba con otros vehículos y obstáculos y se incorporaba al tráfico.
A diferencia de los desafíos anteriores, los organizadores del Urban Challenge 2007 dividieron a los competidores en dos "pistas", A y B. Todos los equipos de la Pista A y la Pista B formaban parte del mismo circuito de competición, pero los equipos elegidos para el programa de la Pista A recibieron un millón de dólares estadounidenses en financiación. Estos 11 equipos representaban en gran medida a importantes universidades y grandes intereses corporativos como CMU en colaboración con GM como Tartan Racing, Stanford en colaboración con Volkswagen , Virginia Tech en colaboración con TORC Robotics como VictorTango, Oshkosh Truck , Honeywell , Raytheon , Caltech , Autonomous Solutions , Cornell University y MIT . Una de las pocas participaciones independientes en la Pista A fue el Grupo Golem. DARPA no ha explicado públicamente el motivo de la selección de los equipos de la Pista A.
Los equipos recibieron mapas que describían de forma escueta los puntos de referencia que definían los recorridos de la competición. Al menos un equipo, Tartan Racing, mejoró los mapas mediante la inserción de puntos de referencia extrapolados adicionales para mejorar la navegación. Un informe publicado por el equipo Jefferson ilustra gráficamente el contraste entre el mapa del recorrido que les proporcionó la DARPA y el mapa del recorrido que utilizó Tartan Racing. [9]
Tartan Racing se llevó el premio de 2 millones de dólares con su vehículo "Boss", un Chevy Tahoe. El segundo puesto, que le valió el premio de 1 millón de dólares, lo ocupó el Stanford Racing Team con su vehículo "Junior", un Volkswagen Passat 2006. En tercer lugar quedó el equipo VictorTango, que ganó el premio de 500.000 dólares con su Ford Escape híbrido 2005, "Odin". [10] El MIT quedó en cuarto lugar, y la Universidad de Cornell y la Universidad de Pensilvania / Universidad de Lehigh también completaron el recorrido.
Los seis equipos que completaron con éxito todo el recorrido:
Si bien los eventos de 2004 y 2005 fueron físicamente más desafiantes para los vehículos , los robots operaron de forma aislada y solo se encontraron con otros vehículos en el recorrido cuando intentaron pasar. El Desafío Urbano requirió que los diseñadores construyeran vehículos capaces de obedecer todas las leyes de tránsito mientras detectan y evitan otros robots en el recorrido. Este es un desafío particular para el software de vehículos , ya que los vehículos deben tomar decisiones "inteligentes" en tiempo real basadas en las acciones de otros vehículos. A diferencia de los esfuerzos previos de vehículos autónomos que se centraron en situaciones estructuradas como la conducción en autopistas con poca interacción entre los vehículos, esta competencia operó en un entorno urbano más desordenado y requirió que los autos realizaran interacciones sofisticadas entre sí, como mantener la precedencia en una intersección de 4 vías con parada. [16]
El Desafío de Robótica de la DARPA es una competencia en curso que se centra en la robótica humanoide. El objetivo principal del programa es desarrollar capacidades robóticas terrestres para ejecutar tareas complejas en entornos peligrosos, degradados y diseñados por humanos. [17] Se lanzó en octubre de 2012 y albergó la Competencia de Robótica Virtual en junio de 2013. Se planean dos competencias más: las Pruebas de la RDC en diciembre de 2013 y las Finales de la RDC en diciembre de 2014.
A diferencia de los desafíos anteriores, la construcción de los "vehículos" no será parte del alcance del desafío de robótica. En agosto de 2012, DARPA anunció que Boston Dynamics actuaría como única fuente de robots que se utilizarían en el desafío, otorgándoles un contrato para desarrollar y construir 8 robots idénticos basados en el proyecto PETMAN para que los usen los equipos de software. [18] El monto contratado fue de $10,882,438 con costo más tarifa fija y se espera que el trabajo esté terminado para el 9 de agosto de 2014. [19]
El 22 de abril de 2013, la DARPA otorgó un premio de un millón de dólares a "Ground Systems", un equipo de 3 personas con miembros en Ohio, Texas y California, como ganador del Fast Adaptable Next-Generation Ground Vehicle (FANG) Mobility/Drivetrain Challenge. La presentación final del diseño del equipo Ground Systems recibió la puntuación más alta cuando se comparó con los requisitos establecidos para el rendimiento y la capacidad de fabricación del sistema. Desde el comienzo del primer desafío FANG el 14 de enero de 2013, más de 1000 participantes de más de 200 equipos utilizaron las herramientas de diseño META y la plataforma de colaboración VehicleFORGE desarrollada por la Universidad de Vanderbilt en Nashville , Tennessee , para diseñar y simular el rendimiento de miles de posibles subsistemas de movilidad y transmisión. El objetivo del programa FANG es probar las herramientas de diseño META especialmente desarrolladas, las bibliotecas de modelos y la plataforma VehicleFORGE, que se crearon para comprimir significativamente el tiempo de diseño a producción de un sistema de defensa complejo. [20]
El Desafío Subterráneo de la DARPA encargó a equipos, compuestos por entidades universitarias y corporativas de todo el mundo, construir sistemas robóticos y soluciones virtuales para mapear, navegar y buscar de forma autónoma en entornos subterráneos. Estas áreas pueden ser difíciles y peligrosas para los humanos, lo que hace que los equipos robóticos sean una opción deseable para las operaciones de exploración y búsqueda y rescate. Estos entornos también plantean desafíos importantes para los robots, incluida la falta de iluminación, el goteo de agua, el humo espeso, los entornos desordenados o de forma irregular y la posible pérdida de capacidades de GPS y comunicaciones con sus controladores. El Desafío tenía como objetivo ayudar a cerrar brechas en cuatro áreas técnicas: autonomía, percepción, redes y movilidad. [2] [3] [21]
El desafío comenzó en septiembre de 2018 y consistió en una competencia de sistemas (en la que los equipos compiten con robots físicos) y una competencia virtual (en la que los equipos compiten en un entorno virtual en el simulador virtual ROS Gazebo). La competencia se dividió en tres etapas (etapa de desarrollo, etapa de circuito y etapa final). El desafío SubT consistió en cuatro eventos, el circuito de túneles (agosto de 2019), que se llevó a cabo en una mina experimental en Pittsburgh, PA; el circuito urbano (febrero de 2020), que contó con una planta de energía nuclear abandonada en Elma, WA; el circuito de cuevas (noviembre de 2020), que se llevó a cabo solo de forma virtual debido a la pandemia de COVID-19; y el evento final (septiembre de 2021), que contó con elementos de los tres dominios (túneles, subterráneos urbanos y redes de cuevas naturales) que se llevó a cabo en Louisville, KY. [22]
Los equipos procedían de 11 países (Australia, Canadá, República Checa, Inglaterra, Alemania, Noruega, Corea del Sur, España, Suecia, Suiza y Estados Unidos) y 20 universidades. El 24 de septiembre de 2021, el equipo CERBERUS ganó la Competencia Final de Sistemas utilizando cuatro sistemas con patas ANYmal C. El equipo australiano de la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO) quedó en segundo lugar, detrás del equipo CERBERUS, con la misma cantidad de puntos, pero un tiempo ligeramente más lento. El equipo Dynamo ganó la Competencia Virtual Final. [23] [24] [25] [26]
Una estrategia importante fue construir un equipo de robots con diversas capacidades. Con una combinación de capacidades de navegación, como orugas, ruedas, rotores y patas, los robots podían navegar por una variedad de espacios. Los diferentes tipos de robots tienen diferentes capacidades. Los robots que caminan pueden lidiar con terrenos irregulares, como escaleras y montones de escombros. Los robots con ruedas o orugas pueden transportar cargas útiles más pesadas, incluidas baterías grandes, y funcionar durante más tiempo. Los "marsupiales" pueden transportar otros robots, incluidos pequeños robots voladores que tienen baterías de corta duración. Los robots voladores se pueden desplegar estratégicamente para mapear espacios grandes o de difícil acceso. El uso de diversos instrumentos de detección, como luces, radar, sonar e imágenes térmicas, permite a un equipo de robots y sus manejadores recopilar información sobre las condiciones del aire y la visibilidad y responder a una gama más amplia de condiciones. [2] [3]
Como las condiciones pueden interferir con las comunicaciones entre los robots y sus manipuladores, los equipos que desarrollaron robots con cierto grado de autonomía fueron los que tuvieron más éxito en la difícil tarea de mapear y explorar un espacio subterráneo complejo. Estos robots podían explorar por sí solos y luego volver a establecer contacto por radio entre ellos y sus manipuladores para intercambiar información sobre lo que habían encontrado. El equipo australiano de CSIRO incluso diseñó sus robots para que tomaran decisiones cooperativas sobre qué tareas emprender. Por ejemplo, un robot que fuera demasiado grande para caber en un corredor podría notificar a otros robots que existía, de modo que un robot más pequeño pudiera explorar allí. Un robot que explorara un área también podría hacer que se colocara un nodo de comunicaciones para expandir el área de contacto. Un robot en lo profundo de una caverna podría transmitir información a un robot más cercano a la superficie, que podría regresar más rápidamente a un punto donde podría informar la información a los operadores humanos. Esto cambió la forma en que los humanos trabajaban con los robots: el operador humano usaba el sistema de control para establecer objetivos y dirigir la estrategia general, dejando que los robots evaluaran las condiciones sobre el terreno y eligieran cómo hacer el trabajo. [2] [3]
A principios de 2020, se esperaba que tres equipos compitieran lanzando rápidamente una pequeña carga útil satelital en órbita, con una notificación mínima, desde dos sitios de lanzamiento diferentes (este requisito se relajó más tarde, cuando solo quedaba un competidor en el Desafío, para que los lanzamientos usaran diferentes plataformas de lanzamiento, pero pudieran usar el mismo sitio de lanzamiento [27] ), uno solo días después del otro, para tener la oportunidad de ganar premios. Los premios del Desafío son: Todos los equipos que califiquen para la competencia recibirán $ 400,000. Cada equipo que realice con éxito un lanzamiento orbital obtiene un premio de $ 2 millones y es elegible para intentar hacer un segundo lanzamiento en rápida sucesión. Los segundos lanzamientos de los equipos se puntúan (según la combinación de tiempo de lanzamiento, masa lanzada y precisión orbital, etc.); el equipo ganador obtiene $ 10 millones, el segundo premio es de $ 9 millones y el tercer premio es de $ 8 millones. El grupo de sitios de lanzamiento para el Desafío originalmente constaba de 8 ubicaciones de lanzamiento; [28] Al final, solo se utilizó el Complejo Espacial del Pacífico – Alaska para un intento de lanzamiento.
El desafío se anunció el 18 de abril de 2018, [29] y el 10 de abril de 2019, [30] se anunciaron tres equipos finalistas que intentarían lanzar cohetes: Virgin Orbit , Vector Launch y Astra (aunque en ese momento no se publicó que el tercer finalista era Astra; la compañía fue mencionada solo como una "startup furtiva"). En el otoño de 2019, tanto Vector como Virgin abandonaron la competencia, Vector debido a problemas financieros [31] y Virgin porque quería centrarse en otros clientes además de DARPA. [32] El último equipo restante, Astra, intentó lanzar su Astra Rocket 3.0 para el desafío desde el Pacific Spaceport Complex, Alaska, a fines de febrero y principios de marzo de 2020, pero varios intentos de lanzamiento se cancelaron debido al clima y dificultades técnicas. Como el único equipo que quedó en la competencia no logró lanzar su cohete en el plazo establecido por la DARPA, el desafío se canceló el 2 de marzo de 2020 sin que se consiguiera ningún ganador del desafío de lanzamiento de la DARPA. El pozo de premios de 12 millones de dólares no fue reclamado. Ningún concursante del desafío de lanzamiento de la DARPA realizó ningún lanzamiento de cohete. [33]
Se ha publicado un documento tecnológico y un código fuente para el componente de aprendizaje automático de visión por computadora de la entrada de Stanford de 2005. [34] [35]
Los equipos del Desafío Urbano 2007 emplearon una variedad de combinaciones de software y hardware para interpretar los datos de los sensores, planificar y ejecutar. Algunos ejemplos:
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