5月15日， 毫末智行出席全球機器人頂級會議 ICRA 2024，并在 RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽的第三賽道——Occ 語義占用預(yù)測任務(wù)取得第三名。當(dāng)日，毫末與其他優(yōu)勝團隊一道，詳細闡釋了技術(shù)方案，分享了如何通過創(chuàng)新技術(shù)解決自動駕駛感知中的復(fù)雜問題。



2024年5月13日至17日，ICRA 2024 在日本橫濱舉辦。ICRA 匯集了來自世界各地的機器人研究人員、學(xué)生和工業(yè)合作伙伴，討論最新的創(chuàng)新和突破，強調(diào)機器人和自動化在應(yīng)對全球挑戰(zhàn)中的作用。

ICRA 2024 包括大會報告和主題演講、論文報告會、研討會和教程、論壇、企業(yè)合作伙伴的博覽會和展覽、機器人比賽以及各種社交活動。上海人工智能實驗室 OpenMMLab 浦視開源體系團隊主持，聯(lián)合新加坡國立大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)、上?？萍即髮W(xué)等國內(nèi)外高校，專門聚焦機器感知和自動駕駛的核心問題，共同于會議期間主辦了 RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽。

RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽涵蓋了多個自動駕駛感知中的關(guān)鍵難題，共設(shè)立了包括 BEV 檢測、鳥瞰圖分割、語義占用預(yù)測和深度估計等任務(wù)在內(nèi)的五個賽道。其中，毫末的實例方案獲得了第三賽道——Occ 語義占用預(yù)測任務(wù)的第三名。

為應(yīng)對自動駕駛在 3D 場景感知能力上的不同挑戰(zhàn)，RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽專注于評估自動駕駛感知模型在面對常見的損壞和傳感器故障時的魯棒性問題。為此，RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽探討了18種真實世界的損壞類型，這些損壞類型涉及天氣、照明、運動模糊以及由硬件問題導(dǎo)致的數(shù)據(jù)噪聲和量化誤差。同時，大賽還會評估在攝像頭和激光雷達傳感器發(fā)生故障時 3D 場景感知系統(tǒng)的魯棒性，例如丟失攝像頭幀、視角或激光雷達頂部視角。

在歷時近3個月的激烈競爭后，RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽從140支來自全球的隊伍中精選出了15支優(yōu)勝隊伍，展示了卓越的技術(shù)探索和跨學(xué)科合作的創(chuàng)造力。RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽不僅是一場技術(shù)競賽，更是一次關(guān)于未來科技方向的深度對話，代表了產(chǎn)學(xué)研領(lǐng)域?qū)τ谧詣玉{駛的發(fā)展趨勢的最新成果。

毫末參加了 RoboDrive2024 挑戰(zhàn)賽的第三賽道——Occ 語義占用預(yù)測任務(wù)，其中使用 Nusc-occ 作為訓(xùn)練集，以及數(shù)據(jù)增強后的 nusc 驗證集作為測試集，基線模型采用了 Surroundocc。經(jīng)過評比，毫末的實例方案取得第三名的優(yōu)異成績。

本屆挑戰(zhàn)賽共吸引了來自全球11個國家、93個機構(gòu)的共140支隊伍參賽。參賽隊伍涵蓋了由高校、工業(yè)界、科研實驗室以及混合組隊等方式組成的共兩百余名參賽者。各參賽隊伍在五個賽道的評測服務(wù)器上共計提交了866次預(yù)測文件，并將基線 3D 感知模型的性能和魯棒性提升到了全新的水平。

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