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DARPAグランドチャレンジは、米国国防総省で最も著名な研究機関である国防高等研究計画局（ DARPA）が資金提供する、アメリカの自律走行車を対象とした賞金コンテストです。議会は、基礎的な発見と軍事利用の間のギャップを埋める革新的で大きな利益をもたらす研究を支援するというDARPAの使命を推進するために、DARPAに賞金を授与することを承認しました。[ 1 ] 2004年に初めて開催されたDARPAグランドチャレンジは、限られた時間内に本格的なオフロードコースを完走できる初の完全自律型地上車両を作成するために必要な技術の開発を促進するために創設されました。3回目のイベントである2007年のDARPAアーバンチャレンジは、最初のチャレンジを模擬都市環境での自律走行に拡張しました。2012年のDARPAロボティクスチャレンジは、自律型緊急メンテナンスロボットに焦点を当てており、新しいチャレンジがまだ構想中です。DARPA地下チャレンジは、地下環境を自律的にマッピング、ナビゲート、探索するロボットチームを構築することを任務としていました。このようなチームは、危険区域の探索や捜索救助活動に役立つ可能性がある。[ 2 ] [ 3 ]
DARPAは、自律技術における課題に加えて、他の技術分野においても賞金付きのコンテストを実施している。
完全自律走行車は、日本（1977年開始）、ドイツ（エルンスト・ディックマンスとVaMP）、イタリア（ARGOプロジェクト）、欧州連合（EUREKAプロメテウスプロジェクト）、アメリカ合衆国、その他の国々での取り組みから、長年にわたり国際的な研究対象となってきた。DARPAは、1966年にスタンフォード研究所（現在のSRIインターナショナル）のロボットプロジェクト「Shakey 」から始まった、最初の完全自律ロボットの開発に資金を提供した。オンロードとオフロードの両方を走行できる最初の自律地上車両は、 1984年に始まった戦略的コンピューティングイニシアチブの一環としてDARPAによって開発され、自律型陸上車両とNavlabによる自律航行の実証につながった。[ 4 ]
グランドチャレンジは、世界初の長距離自動運転車競技会でした。自動運転車の分野における他の研究は、より伝統的な商業的または学術的なアプローチをとっています。米国議会は、ロボット開発を促進するために、最初のグランドチャレンジに賞金（100万ドル）を提供するようDARPAに認可しました。最終目標は、2015年までに地上軍の3分の1を自律化することです。2004年のイベントの後、 DARPAのディレクターであるトニー・テザー博士は、次のイベントの賞金が200万ドルに増額されたことを発表し、2005年10月9日に賞金が授与されました。2007年のアーバンチャレンジの1位、2位、3位には、それぞれ200万ドル、100万ドル、50万ドルが授与されました。2015年には14の新しいチームが参加資格を得ました。[ 5 ]
この大会は、少なくとも1名の米国市民がメンバーに含まれていることを条件に、世界中のチームや団体が参加できるものでした。参加チームは、高校、大学、企業、その他の団体など多岐にわたります。初年度は100チーム以上が登録し、多様な技術力が競い合いました。2年目には、米国36州と4カ国から195チームが参加しました。
DARPAグランドチャレンジの第1回大会は、2004年3月13日にアメリカ合衆国のモハベ砂漠地域で開催されました。コースは、カリフォルニア州バーストウの手前からカリフォルニア州とネバダ州の州境を越えたプリムまで、州間高速道路15号線に沿って150マイル（240km ）のルートが設定されました。ロボット車両はどれも完走できませんでした。カーネギーメロン大学のレッドチームと改造されたハンヴィー「サンドストーム」が最も遠くまで走行し、11.78km （7.32マイル）を走破しましたが、ヘアピンカーブを曲がった後に岩に引っかかって動けなくなりました。優勝者は決定されず、賞金も授与されませんでした。そのため、2005年に第2回DARPAグランドチャレンジが開催される予定となりました。
DARPAグランドチャレンジの第2回競技は、 2005年10月8日午前6時40分に開始された。2005年のレースに出場した23台のファイナリストのうち、1台を除くすべての車両が、2004年のレースで最速だった車両が達成した11.78km （7.32マイル）の距離を上回った。5台の車両が212km （132マイル）のコースを完走した。
2005年のレースでは、車両は3つの狭いトンネルを通過し、100以上の急な左右のカーブを曲がった。レースは、片側が切り立った崖、もう片側が岩壁になっている曲がりくねった山道、ビアボトルパスを通って終了した。[ 6 ] 2004年のコースは、より多くの標高差が必要で、ルートの序盤付近に非常に急なスイッチバック（ダゲットリッジ）が必要だったが、2005年のコースよりもカーブがはるかに少なく、道路は概して広かった。
スタンフォード大学とカーネギーメロン大学のチーム間の自然なライバル関係（スタンフォード大学のチームを率いるセバスチャン・スランは、以前はカーネギーメロン大学の教員であり、 CMU チームのリーダーであるレッド・ウィテカーの同僚だった）は、レース中に繰り広げられた。H1ghlander は機械的な問題に悩まされ、スタンレーに追い抜かれた。ニューオーリンズ郊外のグレイ チームの参加自体が奇跡だった。このチームは、レースのわずか数週間前にハリケーン カトリーナに巻き込まれたのだ。5 位の Terramax は、オシュコシュ トラックの 30,000 ポンドのエントリーで、2 日目にゴールした。この巨大なトラックは、夜通しコース上でアイドリングしていたが、ビア ボトル パスの狭い道を慎重に進む際には特に機敏だった。
DARPAグランドチャレンジの第3回競技会[ 7 ]は「アーバンチャレンジ」として知られ、2007年11月3日にカリフォルニア州ビクタービルにある、現在は閉鎖されているジョージ空軍基地（現在は南カリフォルニア物流空港として使用されている）の跡地で行われた（Googleマップ） [ 8 ]。コースは96km （60マイル）の市街地コースで、6時間以内に完走する必要があった。ルールには、他の車両や障害物と交渉しながらすべての交通規則に従い、交通に合流することが含まれていた。
過去のチャレンジとは異なり、2007年のアーバンチャレンジの主催者は参加者をAとBの2つの「トラック」に分けました。トラックAとトラックBのチームはすべて同じ競技サーキットに参加しましたが、トラックAプログラムに選ばれたチームには100万米ドルの資金が提供されました。これらの11チームは、主にCMUがGMと組んでTartan Racingとして、スタンフォードがフォルクスワーゲンと組んで、バージニア工科大学がTORC Roboticsと組んでVictorTangoとして、オシュコシュ・トラック、ハネウェル、レイセオン、カリフォルニア工科大学、Autonomous Solutions、コーネル大学、MITなど、主要な大学や大企業の利益を代表するものでした。トラックAの数少ない独立系参加チームの1つはGolem Groupでした。DARPAはトラックAチームの選定理由を公には説明していません。
各チームには、競技コースを定義するウェイポイントがまばらに示された地図が配布された。少なくとも1つのチーム、Tartan Racingは、ナビゲーションを改善するために追加の外挿ウェイポイントを挿入することで地図を改良した。Team Jeffersonが発表した報告文書には、DARPAから提供されたコースマップとTartan Racingが使用したコースマップの対比が図解されている。[ 9 ]
タータン・レーシングは 、シボレー・タホの「ボス」号で200万ドルの賞金を獲得した。2位はスタンフォード・レーシング・チームで、2006年型フォルクスワーゲン・パサートの「ジュニア」号で100万ドルの賞金を獲得した。3位はビクタータンゴ・チームで、2005年型フォード・エスケープ・ハイブリッドの「オーディン」号で50万ドルの賞金を獲得した。[ 10 ] MITは4位で、コーネル大学とペンシルベニア大学／リーハイ大学もコースを完走した。
コース全体を無事完走した6チーム：
2004年と2005年のイベントは車両にとって物理的に厳しいものでしたが、ロボットは単独で動作し、コース上で他の車両に遭遇するのは追い越しを試みる時だけでした。アーバンチャレンジでは、設計者はコース上の他のロボットを検知して回避しながら、すべての交通法規を遵守できる車両を製作する必要がありました。これは車両ソフトウェアにとって特に難しい課題であり、車両は他の車両の動作に基づいてリアルタイムで「インテリジェント」な判断を下す必要があります。車両間の相互作用がほとんどない高速道路走行などの構造化された状況に焦点を当てた以前の自律走行車の取り組みとは異なり、この競技はより混雑した都市環境で行われ、4方向停止交差点での優先権の維持など、車両同士が高度な相互作用を行う必要がありました。[ 16 ]
DARPAロボティクスチャレンジは、ヒューマノイドロボットに焦点を当てた継続的な競技会です。このプログラムの主な目標は、危険で劣化した人間が設計した環境で複雑なタスクを実行する地上ロボットの能力を開発することです。[ 17 ] 2012年10月に開始され、2013年6月にバーチャルロボティクス競技会が開催されました。さらに2つの競技会が計画されています。2013年12月のDRCトライアルと、2014年12月のDRC決勝です。
これまでのチャレンジとは異なり、「車両」の製作はロボティクス チャレンジの範囲には含まれません。2012 年 8 月、DARPA は、ボストン ダイナミクスがチャレンジで使用されるロボットの唯一の供給元となり、ソフトウェア チームが使用するPETMANプロジェクトに基づく 8 台の同一のロボットを開発および製作する契約を授与すると発表しました。 [ 18 ]契約金額は 10,882,438 ドルのコストプラス固定料金契約で、作業は 2014 年 8 月 9 日までに完了する予定です。[ 19 ]
2013 年 4 月 22 日、DARPA は、オハイオ州、テキサス州、カリフォルニア州のメンバーからなる 3 人のチーム「Ground Systems」に、高速適応型次世代地上車両(FANG) モビリティ/ドライブトレイン チャレンジの優勝者として 100 万ドルの賞金を授与しました。Ground Systems チームの最終設計案は、システム性能と製造可能性に関する確立された要件に対して評価され、最高得点を獲得しました。2013 年 1 月 14 日に最初の FANG チャレンジが開始されて以来、200 を超えるチームに所属する 1,000 人以上の参加者が、テネシー州ナッシュビルのヴァンダービルト大学が開発した META 設計ツールと VehicleFORGE コラボレーション プラットフォームを使用して、数千の潜在的なモビリティおよびドライブトレイン サブシステムの性能を設計およびシミュレーションしました。FANG プログラムの目標は、複雑な防衛システムの設計から生産までの時間を大幅に短縮するために作成された特別に開発された META 設計ツール、モデル ライブラリ、および VehicleFORGE プラットフォームをテストすることです。[ 20 ]
DARPA地下チャレンジでは、世界中の大学や企業からなるチームが、地下環境を自律的にマッピング、ナビゲート、探索するためのロボットシステムと仮想ソリューションを構築することが求められました。このような場所は人間にとって困難で危険な場合があり、ロボットチームは探査や捜索救助活動において望ましい選択肢となります。これらの環境は、照明の不足、滴る水、濃い煙、雑然とした不規則な形状の環境、GPS 機能の喪失やハンドラーとの通信の喪失の可能性など、ロボットにとっても大きな課題となります。このチャレンジは、自律性、知覚、ネットワーク、モビリティという 4 つの技術分野のギャップを埋めることを目的としていました。[ 2 ] [ 3 ] [ 21 ]
このチャレンジは2018年9月に始まり、システム競技（チームが物理的なロボットで競う）と仮想競技（チームがROS Gazebo仮想シミュレーターの仮想環境で競う）で構成されていました。競技は3つのステージ（開発ステージ、サーキットステージ、決勝ステージ）に分かれていました。SubTチャレンジは4つのイベントで構成され、トンネルサーキット（2019年8月）はペンシルベニア州ピッツバーグの実験鉱山で開催され、アーバンサーキット（2020年2月）はワシントン州エルマの廃原子力発電所を舞台とし、洞窟サーキット（2020年11月）はCOVID-19パンデミックのため仮想のみで開催され、決勝イベント（2021年9月）は3つのドメイン（トンネル、都市、地下、自然の洞窟ネットワーク）すべての要素を特徴とし、ケンタッキー州ルイビルで開催されました。[ 22 ]
チームは11か国（オーストラリア、カナダ、チェコ共和国、イングランド、ドイツ、ノルウェー、韓国、スペイン、スウェーデン、スイス、米国）と20の大学から参加した。2021年9月24日、チームCERBERUSは4つのANYmal C脚システムを使用して最終システム競技で優勝した。オーストラリアの連邦科学産業研究機構（CSIRO）チームは、同点ながらタイムがわずかに遅く、チームCERBERUSに次いで2位となった。チームDynamoは最終仮想競技で優勝した。[ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]
重要な戦略の一つは、多様な能力を持つロボットのチームを構築することでした。履帯、車輪、回転装置、脚などのナビゲーション機能を組み合わせることで、ロボットはさまざまな空間をナビゲートすることができました。ロボットの種類によって能力が異なります。歩行ロボットは、階段や瓦礫の山などの不均一な地形に対応できます。車輪や履帯を備えたロボットは、大型バッテリーなどのより重いペイロードを運搬でき、より長時間動作できます。「有袋類」は、バッテリー寿命が短い小型飛行ロボットなど、他のロボットを運搬できます。飛行ロボットは、広い空間やアクセスが困難な空間をマッピングするために戦略的に配置できます。ライト、レーダー、ソナー、サーマルイメージングなどの多様な検出機器を使用することで、ロボットのチームとそのハンドラーは、空気や視界の状況に関する情報を収集し、より幅広い状況に対応できます。[ 2 ] [ 3 ]
ロボットとハンドラー間の通信は状況によって妨げられる可能性があるため、ある程度の自律性を持つロボットを開発したチームが、複雑な地下空間のマッピングと探索という難題において最も成功を収めました。このようなロボットは自律的に探索を行い、その後、互いに、そしてハンドラーと無線で連絡を取り合い、発見した情報を交換することができました。オーストラリアのCSIROチームは、ロボットがどのタスクを実行するかについて協調的な意思決定を行うように設計しました。たとえば、通路に入るには大きすぎるロボットは、他のロボットに自分の存在を通知し、より小型のロボットがそこを探索できるようにすることができます。ある領域を探索しているロボットは、通信ノードを設置して通信範囲を拡大することもできます。洞窟の奥深くにいるロボットは、地表に近いロボットに情報を中継し、地表に近いロボットはより迅速に歩いて戻り、人間のオペレーターに情報を報告することができます。これにより、人間とロボットの連携方法も変化しました。人間のオペレーターは制御システムを使用して目標を設定し、全体的な戦略を指示し、ロボットは地上の状況を評価し、作業の進め方を選択するようになりました。[ 2 ] [ 3 ]
2020 年初頭、3 つのチームが、賞品を獲得する機会を得るために、2 つの異なる発射場から、通知を最小限に抑えて小型衛星ペイロードを迅速に軌道に打ち上げることで競い合うことが期待されていました (この要件は、チャレンジに残っている競争者が 1 つだけになった後、打ち上げは異なる発射台を使用する必要があるが、同じ発射場を使用してもよいという要件に緩和されました[ 27 ] )。チャレンジの賞品は次のとおりです。競技に参加する資格を得たすべてのチームに 40 万ドルが支払われます。軌道打ち上げを成功させた各チームには 200 万ドルの賞金が支払われ、2 回目の打ち上げを迅速に連続して行う資格が得られます。チームの 2 回目の打ち上げは (打ち上げまでの時間、打ち上げられた質量、軌道精度などの組み合わせに基づいて) 採点され、優勝チームには 1,000 万ドル、2 位には 900 万ドル、3 位には 800 万ドルが支払われます。[ 28 ]結局、打ち上げを試みたのはアラスカの太平洋宇宙港複合施設のみだった。
このチャレンジは2018年4月18日に発表され[ 29 ]、2019年4月10日[ 30 ]にはロケット打ち上げに挑戦する3つのファイナリストチームが発表されました。Virgin Orbit、Vector Launch、Astraです（ただし、当時は3番目のファイナリストがAstraであることは公表されておらず、同社は「ステルススタートアップ」とだけ呼ばれていました）。2019年の秋、VectorとVirginは共にコンテストから撤退しました。Vectorは財政難のため[ 31 ]、VirginはDARPA以外の顧客に集中したいという理由で撤退しました[ 32 ] 。最後に残ったAstraチームは、 2020年2月下旬から3月上旬にかけて、アラスカのパシフィック宇宙港複合施設からチャレンジ用のAstra Rocket 3.0の打ち上げを試みましたが、天候や技術的な問題により、数回の打ち上げ試みはすべて中止されました。競技に残っていた唯一のチームがDARPAが設定した期限内にロケットを打ち上げることができなかったため、2020年3月2日にチャレンジは中止となり、DARPA打ち上げチャレンジの優勝者は出なかった。1200万ドルの賞金プールは誰も受け取らなかった。DARPA打ち上げチャレンジの参加者によるロケット打ち上げは行われなかった。[ 33 ]
2005年のスタンフォード大学のエントリーのコンピュータビジョン機械学習コンポーネントの技術論文とソースコードが公開されました。[ 34 ] [ 35 ]
2007年のアーバンチャレンジ参加チームは、センサーデータの解析、計画立案、実行のために、さまざまなソフトウェアとハードウェアの組み合わせを採用しました。以下にその例をいくつか示します。
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