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AI教材

概要

Info

自動運転AIチャレンジ2025では、参加者が機械学習システムを自動運転で活用するスキル・経験を獲得できるよう、大会の課題を題材にした教材を提供いたします。

重要: この教材は競技とは独立した学習リソースであり、競技の採点には一切影響しません。

目的

実践的なスキル獲得の機会

自動運転業界では、従来の制御アルゴリズムに加えて、機械学習を活用したアプローチが急速に発展しています。本教材は以下の実践的なスキルを身につける機会を提供します：

  • 実装スキル: 機械学習モデルをROSシステムに統合する実践的な経験

  • システム理解: カメラ画像から軌道生成までのEnd-to-Endシステムの理解

  • デバッグ能力: シミュレータ環境での機械学習システムのデバッグ経験

  • 業界標準の習得: 自動運転業界で使用される標準的なツールチェーンの理解

  • 複数台走行競技の来年度以降開催に向けた準備: より複雑な走行環境に対応するための準備

この教材の位置づけ

  • 任意参加: 興味がある方のみが利用する完全オプション教材

  • 競技への直接的な優位性なし: 公平性を保つため、競技採点には影響しません

  • 学習の深化: Autowareの理解を深める補完的な学習機会

  • キャリア形成: 将来的に自動運転業界で求められるスキルの先取り

実施内容

本年度はEmbodied AI（実世界とインタラクションする機械学習システム）をシミュレータと結合して動作させ、推論を実行できるコードをサンプルとして提供します。

提供教材

  1. 機械学習モデル（E2E Planner）のROS Node 自動運転AIチャレンジ2025の教材と結合可能な機械学習モデルを提供します。

機能概要:

カメラから出力された画像をROS topicへ変換 機械学習モデルによる推論実行 軌道データ（waypoint）の出力 alt text

入出力仕様:

入力: 画像データ

出力: 軌道データ（waypoint）

提供予定

VADモデルのROS Node実装を8月上旬にサンプルとして公開予定

画像Topic出力シミュレータ AWSIMから画像topicを出力するシミュレータ環境を提供します。 活用方法:

上記の機械学習モデル（E2E Planner）と組み合わせることで、AWSIMデータを用いた推論が実行可能 リアルな環境でのシミュレーション検証が可能

重要な留意事項

競技への影響について 本取り組みは予選競技の採点には影響いたしません。 あくまで取組に興味を持った参加者が気軽に使える環境を提供することに限定されています。 成果共有の推進 本取り組みを活用した結果については、以下での共有を推進しています

インターネット上での共有

GitHubでのコード公開 技術ブログでの実装レポート SNSでの成果発表

予選表彰式でのプレゼンテーション企画

実装成果の報告 技術的知見の共有 参加者間での情報交換

まとめ

この追加的取り組みにより、参加者は実際の機械学習システムを自動運転環境で動作させる貴重な経験を積むことができます。Embodied AIとシミュレータの組み合わせにより、より実践的なスキルの習得が期待されます。 興味のある方は、ぜひお試しください。また、実装した成果については積極的な共有をお願いいたします。

FAQ

この教材は競技に必須ですか？

いいえ、必須ではありません。 この教材は完全にオプションであり、競技参加に必要な要素ではありません。純粋に機械学習と自動運転の統合に興味がある方向けの追加学習リソースです。

この取り組みを発表することでプレゼンテーション企画での評価は上がりますか？

いいえ。 この教材を使ったからといって評価が高くなることはございません。プレゼンテーション企画における評価基準はあくまでも公式サイトに記載の基準で評価いたします。

この練習用教材は競技で使用されますか？

いいえ。 この教材はあくまでも機械学習の応用事例として紹介しているだけで、競技では使用はいたしません。しかしながら、この教材を使って得た知見の一部を大会で役立てることはできる可能性があります。

プレゼンテーション企画で発表する内容として期待されているのはどんなことですか？

具体的な発表内容を運営から指定することはございませんが、具体的には下記の項目などを想定しております。

  1. アルゴリズム選定の工夫

  2. データセットの取得方法

  3. 学習での失敗談、成功談

  4. 推論時の工夫

この教材を使わなくても競技で不利になりませんか？

全く不利になりません。 競技は従来通りAutowareベースのアルゴリズム開発で十分対応可能です。この教材は、追加的な学習機会を提供するものです。

どんな人がこの教材を使うべきですか？

以下のような方におすすめします

  • 機械学習と自動運転の統合に興味がある方

  • 将来的に自動運転×AIの分野で活躍したい方

  • 新しい技術にチャレンジしたい方

  • 時間に余裕があり、追加学習をしたい方

最後に

自動運転AIチャレンジの本質は、参加者の皆様が自動運転技術を学び、成長することです。この教材は、その選択肢を広げるための一つのツールに過ぎません。ご自身の目的と興味に応じて、活用をご検討ください。

参考：モビリティ業界で活躍するためのスキル&キャリアパス

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