CMU为何意外输掉2005年DARPA挑战赛?谜题终于解开!

简介:

CMU为何意外输掉2005年DARPA挑战赛?谜题终于解开!

雷锋网按:在2005年的DARPA超级挑战赛(DARPA Grand Challenge )上,卡内基梅隆大学的Red Team是所受呼声最高的团队。2004年,团队成功改装两辆悍马——H1ghlander和Sandstorm,搭载自动驾驶技术,在沙漠中顺利驰骋数周,一举卫冕当年的DARPA超级挑战赛。然而,在2005年,Red Team并没有让所望所归。

2005年10月8日清晨,H1ghlander出发,开始212千米的征程,超越了斯坦福的Stanley,一路领先。然而,两小时后,H1ghlander引擎开始出现问题,车达不到最高速度,爬坡变得甚是艰难。引擎问题耽误了40多分钟,没人知道发生了什么。就这样,Stanley超过了H1ghlander,以11分钟的优势赢得了挑战。赛后,卡内基梅隆大学尝试寻找引擎问题的原因,但一直无果。

直到上周,在赢得DARPA超级挑战赛十周年庆典(卡内基梅隆大学的自动驾驶Chevy Tahoe BOSS赢得2007年的DARPA超级挑战赛)上,偶然之中,卡内基梅隆大学找到了当年H1ghlander意外败北的原因。

CMU为何意外输掉2005年DARPA挑战赛?谜题终于解开!

据雷锋网了解,作为当年的赢家,斯坦福大学也有些惊讶:我们能赢纯属偶然,如果卡内基梅隆的引擎不出意外,那我们应该就输了。

以下是2005年DARPA超级挑战赛后Red Team对此事作出的回应:

  • 10月11日:造成H1ghlander降速和爬坡困难的原因我们还不知道。在又长又直的普通道路上,H1ghlander的速度达不到20英里每小时。即使是在下坡,H1ghlander也达不到目标速度。在途中,H1ghlander出现了几次停止、后退、重新爬坡的现象,这样白白浪费了40多分钟。但原因,我们至今没有找到。

  • 10月12日:我们很快发现H1ghlander的引擎出了问题。在H1ghlander行驶到终点线到监视区的中间段的时候,我们就发现引擎可能出问题了。

  • 这次的引擎问题和我们之前遇到的截然不同。数据排除了跛行模式、安全模式和低扭矩模式。因此我们需要分析燃油、汽油和传动装置的样本,才能找到问题。但现在,我们还不知道原因。

之后的样本分析结果显示:燃油、汽油和传动装置没有任何问题,电力系统也没有问题。当时,下一期的DARPA超级挑战赛迫在眉睫,卡内基梅隆大学需要改装全新的自动驾驶汽车。因此,问题就此被搁置了。

直到上周的十周年庆典上, 谜团才解开。当时,BOSS、Sandstorm和H1ghlander一起亮相。因为H1ghlander的发动机舱已被清空,卡内基梅隆大学DARPA挑战赛负责人Spencer Spiker将引擎拿到自己面前,将它顶在膝盖上。这时,引擎便停止工作了。

下图Spiker手中的小盒子便是引擎,但其实,它是安装在引擎控制模块和燃油注射器之间的过滤器。Spencer发现:一旦触摸过滤器,引擎就会失去动力。而如果你用力推动过滤器,引擎就会完全停止工作。但是,如果你从一开始就不触碰过滤器的话,那么引擎就会完好无损地工作。

CMU为何意外输掉2005年DARPA挑战赛?谜题终于解开!

因此,出问题的不是传感器,也不是软件,而是过滤器!

Red团队成员在得知消息后都很兴奋。至于过滤器为什么会出问题,很多在场的团队成员想到了比赛前发生的一件事:9月19日,当时H1ghlander进行了一个140英里的自动驾驶测试,出现了一点小事故。

CMU为何意外输掉2005年DARPA挑战赛?谜题终于解开!

当时在跟踪车中全程跟踪H1ghlander的Vanessa Hodge在博客中记录了当时的情形:

H1ghlander正自动行驶在狭窄的道路上,左边是沼泽地,右边是山地,道路只比车身略宽。H1ghlander车轮裹上了厚厚的泥,我减速停止,想把泥清理干净。这时,跟踪车的同事发现H1ghlander的显示屏出现异常,并立马按了紧急停止键。但还是太迟了,H1ghlander的显示屏出现问题,便失去视觉,于是一瞬间失去平衡,倒向了左边。

CMU为何意外输掉2005年DARPA挑战赛?谜题终于解开!

9月22日,H1ghlander重整旗鼓,开始准备DARPA超级挑战赛。但其实,在那次测试以后,它的过滤器就出问题了,但大家都不知道。

虽然我们不知道如果卡内基梅隆大学赢得了那次的DARPA超级挑战赛,是否会改写自动驾驶历史,但在我们询问卡内基梅隆团队的相关人士此事时,他们基本都表示一切皆好,对结果已经很满意。

2007年,BOSS赢得了DARPA城市挑战赛(DARPA Urban Challenge),斯坦福Stanley在DARPA超级挑战赛表现优秀,一齐巩固了卡内基梅隆大学和斯坦福大学在自动驾驶领域的地位。同时,卡内基梅隆大学和斯坦福大学合作,为Google自动驾驶汽车项目成立了核心团队,并让匹兹堡汇集了众多自动驾驶初创公司和团队,成为了自动驾驶研究、开发和测试的要地。

虽然2005年的意外让卡内基梅隆大学与DARPA超级挑战赛冠军失之交臂,但Red Team并没有就此止步,砥砺前行,去开辟了更广阔更新鲜的世界。而当年的失败原因,仿佛是个谜题。

不过所幸,现在谜题终于解开。


本文作者:Misty

本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

相关文章
|
20天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
本教程指导用户在开源AI助手Clawdbot中集成阿里云百炼API,涵盖安装Clawdbot、获取百炼API Key、配置环境变量与模型参数、验证调用等完整流程,支持Qwen3-max thinking (Qwen3-Max-2026-01-23)/Qwen - Plus等主流模型,助力本地化智能自动化。
32314 118
🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
|
15天前
|
人工智能 安全 机器人
OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI助手,支持钉钉、飞书等多平台接入。本教程手把手指导Linux下部署与钉钉机器人对接,涵盖环境配置、模型选择(如Qwen)、权限设置及调试,助你快速打造私有、安全、高权限的专属AI助理。(239字)
6849 18
OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
|
14天前
|
人工智能 机器人 Linux
OpenClaw(Clawdbot、Moltbot)汉化版部署教程指南(零门槛)
OpenClaw作为2026年GitHub上增长最快的开源项目之一,一周内Stars从7800飙升至12万+,其核心优势在于打破传统聊天机器人的局限,能真正执行读写文件、运行脚本、浏览器自动化等实操任务。但原版全英文界面对中文用户存在上手门槛,汉化版通过覆盖命令行(CLI)与网页控制台(Dashboard)核心模块,解决了语言障碍,同时保持与官方版本的实时同步,确保新功能最快1小时内可用。本文将详细拆解汉化版OpenClaw的搭建流程,涵盖本地安装、Docker部署、服务器远程访问等场景,同时提供环境适配、问题排查与国内应用集成方案,助力中文用户高效搭建专属AI助手。
4820 12
|
16天前
|
人工智能 机器人 Linux
保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI智能体,支持飞书等多平台对接。本教程手把手教你Linux下部署,实现数据私有、系统控制、网页浏览与代码编写,全程保姆级操作,240字内搞定专属AI助手搭建!
5691 21
保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手
|
12天前
|
人工智能 JavaScript 安全
Claude Code 安装指南
Claude Code 是 Anthropic 推出的本地 AI 编程助手,支持 Mac/Linux/WSL/Windows 多平台一键安装(Shell/PowerShell/Homebrew/NPM),提供 CLI 交互、代码生成、审查、Git 提交等能力,并内置丰富斜杠命令与自动更新机制。
4316 0
|
16天前
|
存储 人工智能 机器人
OpenClaw是什么?阿里云OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)一键部署官方教程参考
OpenClaw是什么?OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)是一款实用的个人AI助理,能够24小时响应指令并执行任务,如处理文件、查询信息、自动化协同等。阿里云推出的OpenClaw一键部署方案,简化了复杂配置流程,用户无需专业技术储备,即可快速在轻量应用服务器上启用该服务,打造专属AI助理。本文将详细拆解部署全流程、进阶功能配置及常见问题解决方案,确保不改变原意且无营销表述。
6267 6
|
18天前
|
人工智能 JavaScript 应用服务中间件
零门槛部署本地AI助手:Windows系统Moltbot(Clawdbot)保姆级教程
Moltbot(原Clawdbot)是一款功能全面的智能体AI助手,不仅能通过聊天互动响应需求,还具备“动手”和“跑腿”能力——“手”可读写本地文件、执行代码、操控命令行,“脚”能联网搜索、访问网页并分析内容,“大脑”则可接入Qwen、OpenAI等云端API,或利用本地GPU运行模型。本教程专为Windows系统用户打造,从环境搭建到问题排查,详细拆解全流程,即使无技术基础也能顺利部署本地AI助理。
7773 17