レポート

第2 回

自動運転 AI チャレンジ
Japan Automotive AI Challenge
開 催 日予

選：2020年3月2日（月）～4月30日（木）決

勝：2020年9月23日（水）～11月6日（金）表彰式：2020年12月12日（土）※オンラインにて開催

自動運転 AI チャレンジについて（1）背景，狙いまた，サイドイベントとして，AI 研究者や OEM の自動運転分野のエキスパートによるパネルディスカッションを実施した．

CASE が自動車業界の競争の中心となる中，AI や IT の技術者が不足しており，自動車業界全体で急速に必要性が高まっている．今後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組みとして，自動運転における技術を競う国際的な大会を開催する．産学官が協力して行うこの大会を起点に，自動車産業のさらなる発展に寄与する枠組みの構築を目指す．
（2） 開催の目的

第 1 回競技の様子

自動車業界に関わる AI・IT 技術者の発掘育成を目的として開催する．
（3） 競技の構想
AI 高度人材の発掘と業界への引き込みを狙いとする AI

第 1 回競技サイドイベント

チャレンジを実施する．

パネルディスカッション（4） 運営体制（自動運転チャレンジ検討 WG）
委員長：葛巻清吾（トヨタ自動車），リーダー：加藤真平（東京大学／ティアフォー），松下光旗（ウーブン・プラネット・ホールディングス），東雄一（自動車技術会），有吉斗紀知（本田技術研究所），糸賀拓馬（SIGNATE），植木健司（経済産業省），大前学（慶應義塾大学大学院），小木津武樹（群馬大学），齊藤秀（SIGNATE），柴田圭（トヨタ自動車），菅沼直樹（金沢大学），竹内栄二朗（名古屋大学），谷川浩（日本自動車研究所），竹馬真樹（経済産業省），浜野紘一（SIGNATE），松岡誠（本田技研工業），松尾豊（東京大学大学院），柳井達美（日産自動車），山本誠一朗（経済産業省）

競技の紹介

第２回自動運転 AI チャレンジ
Ⅰ大会名称

第 2 回自動運転 AI チャレンジ

Ⅱ 主催 ・後援

主催 ： 公益社団法人自動車技術会
後援 ： 経済産業省，東京大学生産技術研究所，一般社団法人日本自動車工業会，一般社団法人日本ディープラーニング協会

Ⅲ 開催日程予選：2020 年 3 月 2 日（月）～ 4 月 30 日（木）決勝：2020 年 9 月 23 日（水）～ 11 月 6 日（金）

Ⅳ 開催地

オンライン

Ⅴ参加者

オンラインシミュレーション予選の上位チームならびに連携競技「第 2 回 AI エッジコンテスト」上位者

Ⅵ 競技構成究所附属千葉実験所を会場とし，市街地に見立てた試験路

Ⅷ その他

当初予定されていた自動運転カートによる決勝競技（6 / 14 於東京大学柏キャンパス）は中止となり，オンライン決勝競技を実施

ナリオをクリアしつつ完走を競う競技と，交差点におけるを停止させる競技を実施した．
I

オンライン決勝

Ⅶ 表彰内容において自動運転カートを用い，あらかじめ設定されたシ停止信号を認識し，停止線にできる限り近い位置にて車両

オンライン
シミュレーション予選

最優秀賞（副賞 賞金，UDACITY ナノディグリー奨学）
併せて経済産業省製造産業局長賞
優秀賞（副賞 賞金，UDACITY ナノディグリー奨学）併せて日本自動車工業会会長賞

第 1 回自動運転 AI チャレンジ2019 年 3 月 24 日，25 日の 2 日間，東京大学生産技術研

開催概要

レポート

第２回自動運転 AI チャレンジ

競技の流れ

参加者は下記のいずれかに参加し，上位者として決勝競技に進む必要がある．

自動運転 AI チャレンジ

第2回自動運転 AI チャレンジオンライン決勝 競技概要
コロナ禍でフードデリバリーサービスの需要が急増する
中，物流と防災の観点からも実現が期待される自動運転車での配達．本競技では，自動運転車でいくつかの課題をク① 第 2 回 AI エッジコンテスト（実装）リアしながら注文品を損なうことなく迅速丁寧に届けると経済産業省主催 AI エッジコンテストに参加，FPGA ボーいうタスクを，オンライン上のシミュレータで競う内容でド実装時の画像認識の処理性能を競う．
部門

アルゴリズム開発および実装部門

課題①車両前方カメラ画像から物体を含む矩形領域を検出するアルゴリズム作成②ハードウェアアクセラレータ等の設計とターゲッ
トFPGA ボードへのアルゴリズム実装

コンテスト期間2019 年 11 月 18 日～ 2020 年 3 月 31 日

応募結果

377 人（コンテストページより）ある．
【競技全体に関するルール】◦ Autoware で利用可能なオープンソースシミュレータ（LGSVL）を活用したシナリオを走破できるソースコードを作成する．
◦シナリオは，スタート地点からゴール地点までの時間を競うタイムアタック競技とする．
◦参加者は，与えられたシナリオをクリアできるようソースコードを作成して，まずはローカル環境で検証を行う．
◦オンライン環境にソースコードをアップロードすること② 第 2 回自動運転 AI チャレンジオンラインシミュレーション

で，オンライン上でシミュレーションが実施されて，
タイ

Autoware で利用可能なオープンソースシミュレータ

ムが出る．最後にアップロードされたソースコードのシ（LGSVL）をベースに構築された三つのシナリオに対し，ミュレーション結果のタイムに基づいて順位を決定する．

ローカルにてコードを生成，シミュレーション評価を繰り返しながら高得点を競う．
競技内容

オンライン環境における自動運転プログラムのシミュ
レーション

課題

アクセル制御，路上駐車車両の回避，信号認識コンテスト期間2020 年 3 月 2 日～ 4 月 30 日

参加者

34 チーム／ 70 名

各競技の上位者が③第 2 回自動運転 AI チャレンジオンライン決勝競技に出場する．

【シナリオに関する説明】◦あらかじめ定められたルート上のチェックポイントを通過して走行する．逆走やショートカットは不可．
◦車両速度は最大時速 30 km に設定する．時速 30 km を超えた場合には失格となる．
◦制限時間は 5 分．5 分を超えた場合には失格となる．
◦元々地図上に存在する建物など以外に，歩行者と他車両が障害物として出てくる設定で，障害物に衝突した場合には失格となる．
◦障害物を回避するために，一時停止をすることも，停止せずに走行しながら回避することも可能．

③第 2 回自動運転 AI チャレンジオンライン決勝
競技内容

オンライン環境における自動運転プログラムのシミュ
レーション

課題

仮想市街地におけるフードデリバリー，交通規則遵守とタイムトライアル

コンテスト期間2020 年 9 月 23 日～ 11 月 6 日◦ローカルシミュレーションとオンラインシミュレーショ
ンでは，歩行者と他車両が出てくるタイミング，形状，場所，移動スピードなどの設定が異なる．
【第 2 回自動運転 AIチャレンジ オンライン決勝競技出場チーム】◦ ShallowLearners

◦ MPRG◦自動運転車勉強会

◦ ☆＠※

出場者

12 チーム（①より上位 3 チーム，②より上位 9 チーム）

◦ MTL ◦ gatti※◦ tomo 123 ◦ Windridge◦ KHK◦ Yurara ※◦ NHC-WIN◦ DeepLearners※第 2 回 AI エッジコンテスト（実装）からの出場．他は第 2 回自動運転 AI チャレンジオンラインシミュレーション予選からの出場．

II

レポート

自動運転 AI チャレンジ●走行ルートチェックポイント，
シミュレーション走行映像，
シナリオ例• 緑色の球形がチェックポイントの凡その場所となっています。
•これらのチェックポイントをルート順に通過する必要があります。

走行ルートチェックポイント

シミュレーション走行映像

道路を横切る歩行者と路駐車両の回避

交差点で左側から来る車両を回避した左折

駐車車両を回避した駐車場内の走行

低速で走行している車両に対応した走行

競技結果

最優秀賞・
経済産業省
製造産業局長賞
チーム gatti
宇井健一，坂本伸（NTT データオートモビリジェンス研究所）

優秀賞・日本自動車工業会会長賞

第3位

チーム Shallow
Learners

チーム tomo123

中川博憲，堀内義雅，
郡山博輝（サン電子）

中垣友宏（トヨタ自動車）

シミュレ ーション 走 行 映 像 ，オンライン 表 彰 式 映 像 は 競 技ウェブ サ イト（ h t t p s : / / w w w . j s a e . o r . j p / j a a i c / ）に て 公 開して います 。

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