竞赛项目以无人飞行器智能/协同感知为主，包括自主导航定位、场景三维建模与理解、目标/场景协同感知、目标探测识别等各类技术的综合应用，实现面向任务的全自主化飞行。比赛共有两个项目：1）复杂场景多目标自主搜索；2）极限闯关与快速识别。“复杂场景多目标自主搜索”为决赛阶段线上仿真项目，“极限闯关与快速识别”在初赛阶段为线上仿真项目，决赛阶段为现场项目。比赛各阶段项目示意如下：
1
某生化公司在转移危化品的过程中，由于管理疏漏，部分装有危化品的容器被误认为垃圾桶运走，并被分散运送到不同区域作为垃圾桶使用。目前有关部门推断，QP区DFLZ旅游景区被安放了若干危化垃圾桶，现在景区内的群众已得被紧急疏散。经查明，这些危化品垃圾桶表面贴有“生化危险品；批次编号：XXX-12344”字样。得知情报，有关部门迅速派出智能无人机，试图在最短时间内确定每个危化品垃圾桶的精确位置。
图1. 爆炸物示意图
在限定时间（10分钟）内，启动智能无人机找出区域内所有危化品垃圾桶的精确坐标。任务流程图如下所示。
图2.任务流程图
图3.仿真环境效果图
采用微软开发的Airsim（https://github.com/ Microsoft/ AirSim）平台进行比赛。参赛队伍通过程序开发，对无人机机载传感器数据进行处理并分析，控制无人机自主飞行，自动搜索目标并进行定位，在锁定目标后，将目标的精确位置进行记录并进行汇报。
图4.竞赛开发框架
（1） 实时深度图
（2） 实时彩色图像(前向、下向摄像头)
（3） GPS、IMU、2D磁力计、气压计
控制命令包括悬停模式和角度控制模式。
（1）简单难度（练习）
所有传感器数据都可用，GPS精度１米。小区所有垃圾桶的位置已知（误差１０米），提供悬停和角度控制模式。
（2）中等难度（决赛正式项目）
所有传感器数据都可用，GPS精度２米，存在随机失效（失效时间不超过１０秒），垃圾桶位置已知（误差20米），提供悬停和角度控制模式。
（3）挑战模式（表演）
所有传感器数据可用，深度相机量程１０米，无GPS，小区垃圾桶位置未知，提供悬停和角度控制模式。
(1)只有一次机会，飞机坠毁或失控视为任务失败。
(2)爆炸物检测所报告的位置与真实位置误差小于1米认为有效，否则认为虚警。
(3)规定时间正确报告所有爆炸物位置视为完成任务，否则为未完成任务。
完成项目按完成时间打分，时间越短，排名越高
未按时完成项目的队伍排在完成项目的队伍后面，按照（成功定位爆炸物数目－虚警数量*0.5）从高到低排名，若排名相同，平均定位精度高者排在前面。
完成项目按完成时间打分，时间越短，分值越高
得分=100-30*（完成时间-最后一名时间 ）⁄((第一名时间-最后一名时间) )
未按时完成项目的根据飞机所依次成功降落的停机坪数目打分，完成所有数目为60分得分=60*（成功定位爆炸物数目－虚警数量*0.5）⁄(总爆炸物数目）
2
小组预先抽签获得5个二维码。无人机从停机坪自动起飞，进入自主飞行模式，通过机载传感器，开启智能感知算法，自动识别地标，穿过障碍圈，进入人造小树林对所有抽签得到5个二维码进行搜索取证，当所有抽签获得的二维码搜索完毕后，无人机自动返回停机坪。
图5. 现场比赛示意图（精确尺寸以实际场地为准，决赛地点：东方绿舟）
比赛分成两个阶段，闯关与搜索。各阶段的说明如下：
场地尺寸（待定）
地面标识板为黄底黑子，尺寸1.2m*12m；障碍圈直径1.2 m, 高度随机，并随着场地的地势起伏，障碍圈底部有数字序号标识，标识牌黄底黑字（标识牌大小0.4x0.4m）
无人机需严格按照标识数字进行障碍圈穿越和停机坪降落。
停机坪和障碍圈位置为比赛前随机摆放
飞行器与停机坪相接触则算飞行器正确停机
以下情况视为任务失败：飞行器未准确停在停机坪上（一半以上机身落在停机坪外面，由裁判判定）、越序停机、人为操控无人机、飞行器越出场地边界标识线后无法回场地(由裁判判定)，裁判将终止比赛。
人造树林由高度不等(2米～3米)的木桩密集排列而成，树与树之间的距离从1.2米～2米不等。一些树上贴好了高度不等的二维码(1.5米～2.5米)。
只有当完成阶段一子任务后才能开始本任务，若未完成阶段一任务进入小树林，视为任务失败。
无人机可以选择任意方向进入小树林开展目标搜索。
启动目标搜索，识别场景中的二维码并保存图像（取证），在规定时间内搜索完成所有目标,返回到起飞停机坪并进行自动降落。
以下情况视为任务失败：未完全找出抽签获得的二维码。人为操控无人机、飞行器越出场地边界标识线后无法回场地(由裁判判定)，裁判将终止比赛。
仿真赛器材规定：由比赛仿真平台统一提供。
现场赛器材规定：无人机机型不限，允许挂载传感器列表如下：
GNSS定位系统：非差分GNSS接收机
惯性器件：IMU、磁力计、气压计
测距传感器：红外、超声、单点激光
摄像头：单目、双目、多目、RGB-D摄像头
测速传感器：光流模块
RTK-GNSS接收机以及其它任何外界辅助定位系统(如UWB等)。
单线或者单线以上激光雷达
无人机从起点起飞完成所有任务后成功返回起点自动降落视为完成项目。按照百分制打分, 完成项目按完成时间打分，时间越短，分值越高：
得分 = 100-30*（完成时间-最后一名时间 ）⁄((第一名时间-最后一名时间) )
未按时完成项目的根据飞机所依次完成目标任务数目打分，得分上限为60分。
得分 = 60 *（成功降落停机坪数目+成功穿越障碍圈数目+成功识别二维码数目）/(总停机坪数目+总障碍圈数目+总二维码数目)
以上项目设置和评分细则，如有变动，以后续官网和组委会通知为准。
高分无人飞行器智能感知技术竞赛（第二届）组委会
2018年3月19日
中国北斗产业技术创新西虹桥基地
▼
北斗产业集群高地
长按识别二维码，加关注
更多精彩等着您~