SAICMOTOR Software Competition 2020
任务一——数据驱动的智能驾驶 官方Github仓库
| 时间 | 任务 | 更新内容 |
|---|---|---|
| 2020-7-7 07:00 | 任务一领域1 | 数据及链接更新 |
| 2020-7-7 20:20 | 任务一领域1 | 数据及链接更新 |
随着机器学习、深度学习的在车端研发的快速普及应用，上汽集团智能化车辆迅猛发展。大数据时代下，基于数据的迭代将会让智能驾驶车辆不断的学习和成长！请针对如下方向设计解决方案，可组队选择其中一个或多个：
- 领域一：停车位图像数据识别
上汽提供视频图片数据和摄像头参数，请参赛者完成如下任务：
A. 完成视频中的停车位的检测包括车位位置和车位是否可用
B. 开发交互HMI系统，实现车位检测结果渲染显示，将检测的结果呈现给客户(可选)
注1: A和B任选一个即可，亦可都完成
注2: 图像识别算法自由选择
- 领域二：时间序列数据挖掘(CAN数据) 上汽提供加塞工况(CutIn)的视频数据和CAN数据，基于数据(CAN数据)训练算法预测Cut-In场景（视频数据仅用于表示CutIn真值）
注1:不限制CutIn预测，如前车变道预测，本车打转向灯预测同样可以；
注2: 不限制时间序列数据集，若使用其他数据库，须在交付物作品模板里标明出处
- 领域三：极速赛道规划控制
上汽提供道路信息，障碍物信息，需要选手设计规划控制算法，能够顺利避开赛道中的障碍物，不发生碰撞，并能够根据不同路段的形状，合理利用赛道的宽度，缩短通过赛道的整体时间
- 作品内容：初赛阶段，提交系统设计方案、算法框架、核心源码(若有)、仿真模型(若有)、仿真结果及分析(若有)
- 作品提交：请根据《“上汽杯”大学生汽车软件挑战赛作品提交模板》要求完成作品报告，并以“任务名称-队长在读学校-队长姓名-队长手机号码-参赛人数”为邮件主题，发往
[email protected]，附件请勿超出10M，如果超出限值建议发网盘地址
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领域一
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领域二
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领域三
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