隨著人工智能技術的發展，自動駕駛行業已經取得了巨大的自主性進展，但主要是針對結構良好和高度可預測的環境。在復雜的軍事相關環境中，自動駕駛車輛還沒有表現出與作戰相匹配的速度，也沒有自主的可靠性。雖然存在能夠處理困難地形的車輛平臺，但它們的自主算法和軟件往往不能很好地處理和應對不斷變化的情況，以保持必要的速度并跟上執行任務的士兵。
“復雜環境中具有彈性的機器人自主性”（RACER）項目效果圖
為此，早在2020年10月，美國防高級研究計劃局（DARPA）就推出了“復雜環境中具有彈性的機器人自主性”（RACER）項目，旨在確保算法不會成為系統的限制部分，自主戰斗車輛可以滿足或超過士兵的駕駛能力。
按照項目計劃，在四年的時間里，RACER將開發新的算法技術，最大限度地利用無人駕駛地面車輛（UGV）的傳感器和機械極限，并在DARPA主持的全國各地的各種地形的實驗中不斷測試這些算法。DARPA將提供先進的UGV平臺，研究團隊將利用這些平臺，通過在非結構化越野地貌上反復循環模擬和測試，開發自主軟件能力。
“復雜環境中具有彈性的機器人自主性”（RACER）項目概覽（翻譯&字幕 by 防務菌）當時據領導RACER的項目經理斯圖爾特·楊（Stuart Young）介紹：“為了實現RACER提高速度和彈性的目標，我們需要接受學習方法，實時自動調整系統參數。成功的軟件將從傳感器數據中提取特征，并利用這些信息做出現場駕駛決策?！?/span>RACER項目的目標不僅包括自動駕駛算法，還包括創建模擬環境，以支持未來UGV的自動駕駛能力的快速發展。2021年10月，DARPA選定三個研究團隊：卡內基梅隆大學、NASA-噴氣推進實驗室和華盛頓大學，授予第一階段合同。同年11月，被選中的團隊收到了DARPA提供的第一輛RACER車隊車輛（RFV）——一種高性能的全地形車輛，配備了世界一流的傳感和計算能力。研究團隊用它來開發基于平臺的自主性，以便在隨之到來的DARPA主持的現場實驗中進行測試。這些RFV包括360o范圍和圖像傳感，如多個激光雷達、立體相機對、彩色和紅外成像相機、雷達、事件傳感器和慣性測量傳感。計算工具有多個一流的圖形處理器（GPU），位于一個受環境保護、防震/抗震和熱管理的電子箱（E-Box）中，該電子箱是專門為DARPA的測試中預期的RACER高速、越野地形的要求而設計。傳感器和電子箱的組合每小時收集四兆字節的傳感器數據，以支持人工智能、基于機器學習的自主算法和復雜地形中快節奏戰斗機動所需的堆棧方法。每輛RFV都包含了對滾動保護、傳感器/E-box集成、自主控制和增加7kW功率的改裝。這些RFV由卡內基機器人有限責任公司（CRL）集成，安裝在北極星RZR S4 1000 Turbo基礎的線上驅動平臺上。四個RFV已經完成，其中三個已經在2021年11月交付給RACER第一階段的研究團隊。當時預計在DARPA主持的第一次RACER現場實驗之前，還將建造四輛，該實驗定于2022年3月在加利福尼亞州歐文堡的國家訓練中心進行。DARPA主辦的現場實驗將為團隊提供一個場所，以展示他們在復雜環境中的自主權堆棧的全部能力。在歐文堡，各小組將展示他們在各種地形和距離達5公里的路線上的導航能力。為了進一步支持軟件開發，DARPA還從大西洋中部和西海岸500多公里的地形收集了超過100兆字節的基于RFV的傳感器數據。與團隊共享并在RACER開發工具內管理以提高效率和安全性，這些數據將有助于學習方法。還將提供概念性的政府基線堆棧和自主架構。他們利用戰斗能力發展司令部-陸軍研究實驗室最近的產品，與基礎研究大學和工業聯盟合作，開展機器人、學習和智能系統活動。RACER項目還授予了兩份合同，以開發模擬環境和能力（RACER-SIM），從而實現越野自動駕駛算法的開發。對此，斯圖爾特·楊表示：“該項目的RACER-SIM部分希望擴大目前的模擬能力和基于物理學的模型，以支持在虛擬環境中測試越野自動駕駛。這些模擬環境將使團隊能夠測試和驗證他們的自動駕駛堆棧的一部分，而不必花費大量的時間和金錢進行實地測試?！?/span>RACER-SIM項目的兩個主導者是Duality機器人公司和英特爾-聯邦公司。未來的RACER計劃活動包括繼續進行RACER第二階段的工作，使用更具代表性的10T戰車代用品。該計劃將在速度、規模和機動性方面超越RFV，并增加一個研究軌道，探索基于戰術的新平臺的衍生。2022年9月16日，DARPA對外發布消息稱，RACER項目團隊已經進行了“實驗1”，并于9月15日至27日在加州羅伯茨營集中進行更困難的越野地形“實驗2”。華盛頓大學的RACER車隊車輛在RACER“實驗1”期間準備執行一個任務卡內基梅隆大學、NASA-噴氣推進實驗室和華盛頓大學分別為DARPA提供的機器人系統開發了自主軟件堆棧，該系統在今年早些時候在加州歐文堡進行了“實驗1”的測試，現在參與當前的試驗。“復雜環境中具有彈性的機器人自主性”（RACER）實驗1（翻譯&字幕 by 防務菌）“實驗1”于2022年3月至4月在六個與戰斗相關的地形上進行。這些團隊進行了40多次自主運行，每次約2英里，速度達到每小時20英里以下。在沙漠環境中，小組面臨的最大挑戰是車輛在更高速度下識別、分類和避開障礙物的能力。歐文堡的地形提供了許多障礙物（巖石、灌木叢、溝渠等），這些障礙物是削弱性危險（能夠嚴重損害車輛）和非削弱性障礙（損害車輛的能力有限）的組合。一輛RACER車隊車輛在加利福尼亞州歐文堡的代表性地形上展示其自主執行RACER任務的能力斯圖爾特·楊表示：“自實驗1以來，各小組一直致力于通過開發新的自主算法技術來改善對環境的感知和規劃可航行的路線。該項目中使用的DARPA提供的RACER車隊車輛是高性能的全地形車，配備了世界一流的傳感和計算能力，但團隊的重點是計算解決方案，因為該平臺遇到了越來越復雜的越野地形?！?/span>一個RACER小組在“實驗1”中實現了一個打卡點，并將自己導向下一個目標當前進行的實驗2將要求團隊超越在沙漠環境中發現的環境特征，這主要是測試他們的感知算法，同時也要納入新的挑戰。其中一個新的挑戰將是更大、更陡峭的山丘。這將強調機器人車輛保持控制的能力，特別是在陡峭的斜坡上，在濕滑的表面上，以及在溝渠中行進。這些團隊還必須在通過或繞過這些不同的障礙物時制定更遠的計劃，以便成功地導航路線。斯圖爾特·楊表示：“我們追求的是無人駕駛的地面車輛，能夠在非結構化的越野地形上以僅受傳感器性能、機械約束和安全考慮限制的速度進行機動操作。至少，該項目的目標是使越野速度與人類駕駛員相當的軟件性能。”
