Đội tuyển của Đức vô địch giải đua ô tô tự hành năm 2025

Đội đua của Đại học kỹ thuật München bên chiếc xe chiến thắng. Ảnh: TUM.

Vòng chung kết tại Abu Dhabi (Các Tiểu vương quốc Ả rập thống nhất - UAE) có 6 đội đua tham gia, gồm TUM, Unimore (Italia), Kinetiz (UAE), Constructor (Đức), TII Racing (UAE) và PoliMOVE (Italia) tham gia tranh tài. Đây cũng được công nhận là vòng đua xe tự hành hoàn toàn lớn nhất từ trước tới nay. Chung cuộc, đội đua TUM của Đức đã chiến thắng.

Điều thú vị là tay đua F1 Daniil Kvyat đã chạy đường đua để xác lập mức thời gian chuẩn cho 1 vòng là 57,57 giây. Tuy nhiên, hệ thống AI có tên HAILEY của TUM đã điều khiển chiếc xe đánh bại thành tích này, về đích sớm hơn 1,58 giây. Điều này cho thấy các phương tiện tự hành đã không chỉ tiệm cận mà còn vượt qua tiêu chuẩn do con người thiết lập.

Theo các phân tích, TUM đã chiến thắng bằng cách tối ưu hóa thuật toán điều khiển, hệ thống cảm biến và xử lý dữ liệu để khai thác lợi thế tốc độ và độ chính xác. Trong vòng đua chung kết, đội đã chứng minh sự ổn định khi phải vận hành xe trong nhiều điều kiện bất lợi: Từ địa hình khúc khuỷu, chặng đua có nhiều khúc cua, đến các tình huống phức tạp về giao thông mô phỏng.

Chiến thắng của TUM cho thấy châu Âu không thua kém trong lĩnh vực xe tự hành - vốn lâu nay chứng kiến Mỹ và châu Á chiếm ưu thế. Ảnh: A2RL.

TUM cũng chứng minh được khả năng của xe tự hành không đơn thuần là “đi được” mà còn phải “đi tốt và an toàn” dù đối mặt áp lực thời gian. Đây là điểm mấu chốt cho phép TUM chiến thắng trong khi các đội đua khác gặp khó và mất thời gian xử lý.

Một trong những yếu tố then chốt là cách tiếp cận đa lớp (multi-layer) trong thiết kế hệ thống xe tự hành. TUM không chỉ tập trung vào cảm biến (lidar, radar, camera) mà đặt trọng tâm vào fusion (hợp nhất dữ liệu) và AI dự đoán động thái. Khi xe di chuyển với tốc độ cao, khả năng dự đoán thay vì phản ứng tức thời là chiếc “vũ khí” quyết định vượt đối thủ.

TUM cũng kết hợp chiến lược “tối đa hóa động lực” – tức là thiết kế thuật toán điều khiển để thời gian hoàn thành mỗi vòng tốt nhất có thể, thay vì đơn thuần duy trì tốc độ trong ngưỡng an toàn. Hầu hết các đội mạnh chọn cách “an toàn trước” nhưng TUM chọn “tốc độ với kiểm soát” – và kết quả cho thấy họ đã thành công.

Ngoài ra, đội cũng đầu tư mạnh vào việc xử lý các tình huống bất ngờ, ví dụ các bài kiểm tra đột xuất về lỗi cảm biến giả, tình huống giao thông mô phỏng thay đổi... Chính việc luyện tập những khía cạnh “phi lý tưởng” đã giúp xe của TUM có ưu thế trong vòng chung kết, nơi mà chỉ một lỗi nhỏ cũng có thể thay đổi toàn bộ kết quả. Thực tế, xe của TUM giành chiến thắng sau khi xe của đội Unimore (Italia) trong quá trình ganh đua bất ngờ bị va chạm và không thể xử lý được tình huống.

Xe tự hành hoàn toàn sẽ cần thêm thời gian để hiện thực hóa trên đường công cộng. Ảnh: A2RL.

Mùa giải A2RL năm 2025 diễn ra thành công được kỳ vọng khuyến khích nhiều thử nghiệm thực tiễn hơn trong lĩnh vực xe tự hành. Bên lề cuộc đua, cuộc thi STEM (khoa học, công nghệ, kỹ thuật, toán học) cũng được tổ chức với xe tự hành tỉ lệ 1/18. Tại đây, 140 sinh viên đã so tài về kĩ năng lập trình tự động, AI...

(theo TUM, A2RL, The Drive)

Hoàng Linh