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本チャレンジは、公益社団法人自動車技術会主催にて、CASE、MaaSと呼ばれる新たな技術領域において、これからの自動車業界を牽引する技術者の発掘育成のための新たな取り組みとして実施されています。今回、自動運転の実装に初めて取り組まれる方々でも取り組んでいただくべく、演習課題のみでなく、学習コンテンツもご用意しております（通常「自動運転システム構築エンジニアリング」としてご提供している内容に準じております）。
以下期限内に、学習、並びに演習課題を終わらせていただくべく、取り組んでください。
＊アクセス期限（＝予選の実施期限）：2022年5月13日（金）
自動運転シミュレーターを活用、データ収集からモデル構築、学習、データの強化とモデル改善まで、Deep Learningを用いつつ、所定のコースを1周するタイムを競います。チャレンジコースとアドバンストコースで課題が異なりますので申し込みされたコースに応じて以下の課題に取り組んでください。
なお、自動運転シミュレーターには、「Step5 プロジェクト」→「Section1. プロジェクト」→「課題」の「ワークスペース」よりアクセスいただくことが可能です。今回のプロジェクトの課題は、本コース内のStep5に記載の課題とは異なりますので、必ず以下の課題にお取り組みください。
＊シミュレーターの設定はデフォルトのまま（「Morning」と「Sunshine」）ご利用ください。
下記のコースを自動運転モードで１周するタイムの短さを競います。
・Lake
自動運転初学者の方は、Step1〜Step4までをしっかり学習されてから課題に挑戦されることをオススメします。自動運転シミュレーターの使い方について最低限学びたい方は、主にStep2に加えて、以下をご確認いただき、課題に取り掛かっていただければと思います。
・「Step1 イントロダクション」→「Section1. プロジェクトについて」→「事前配布物」
・「Step3 モデルの構築」→「Section5. モデルの構築・学習・保存」のすべて
チャレンジコースご参加の皆様を対象に、競技に向けたポイントやオンラインシミュレーターの使用法を解説させていただく、オンラインチュートリアルを実施いたします。以下の2回開催させていただくほか（内容は2回とも同様です）、2回目終了後に録画版を共有させていただきます。
・4月15日（金）16:00-17:00（日本時間）
・4月19日（火）18:00-19:00（日本時間）
ご参加の方は、直接以下のzoomにてご参加ください。
https://us06web.zoom.us/j/86411551597?pwd=aE03ci80T3ZwNDNTdGlpbFhDbEZ5dz09
ミーティングID: 864 1155 1597
パスコード: jaaic
下記の２つのコースを自動運転モードでそれぞれ１周するタイムの合計の短さを競います（１つの学習済みAIモデルのみで２つのコースを周回できるように学習する必要があります）。
・Lake
・Jungle
アドバンストコースの方は、特に学習コンテンツの受講は必要ありませんが、自動運転シミュレーターの使い方を中心に、Step2の全体、並びに以下の各ポイントをご確認いただき、課題に取り掛かっていただければと思います。
・「Step1 イントロダクション」→「Section1. プロジェクトについて」→「事前配布物」
・「Step3 モデルの構築」→「Section5. モデルの構築・学習・保存」のすべて
コースを１周する時間は、自動車が1周目にゴールした時刻と2周目にゴールした時刻の差として評価します（自動車がコースを周回する度にゴールした時の時刻がログファイルである submit.txt に追加記録されます。ただしこの時刻は暗号化されて記録されており、競技参加者はゴール時刻を確認することはできません）。そのため、少なくとも2周続けて自動運転を行う必要があります。submit.txt は最初に１周したときにシュミレータによって自動生成されます（したがって、１周できなければこのファイルは生成されません）。submit.txt の内容を確認すれば何周したか知ることができます。下記の「submit.txtの出力結果例」では２行分の記録があるので２周していることが確認できます。
submit.txtの出力結果例：
##########################################################
001-01-20220407020958-0bcec20a1707aae62shw569eae78f93d←１周目の記録（暗号化済）
001-02-20220407021227-2109d612eg35b29a5d4f0fa05a923ac2←２周目の記録（暗号化済）
##########################################################
下図はコースを１周する時間の計算方法を図示したものです：
本チャレンジを実施する中で、以下3つのファイルが存在します。
① drive.py – 自動運転モードで利用するPythonファイル（※自由に編集していただくことが可能です）
② model.h5 – ニューラルネットワークの学習済みモデルのファイル（「clone.py」を使って生成）
③ submit.txt – 自動運転モード時にコースを周回すると自動生成されるファイル（※編集しないでください）
以下の図はこれらのファイルとシュミレータの関係を示したものです：
課題の提出にあたっては、コース毎に以下の通りでお願いします。
上記３つ全てのファイルを提出してください。演習の作業ディレクトリ（以下の Note を参照）に３つのファイル（「drive.py」「model.h5」「submit.txt」）が存在することで競技課題を提出したものとみなします。
上記３つの中で「drive.py」「model.h5」を提出してください。演習の作業ディレクトリ（以下の Note を参照）に２つのファイル（「drive.py」「model.h5」）が存在することで競技課題を提出したものとみなします。
Note:
演習の作業ディレクトリは、Jupyter Lab を起動後に作業している場所です。このディレクトリには、事前配布された「drive.py」が存在します。ターミナルを開いてコマンド「cd ~/workspace」を実行して移動することも可能です。
今回の評価対象となるファイルが存在するかどうか、各位でご確認いただくことが可能です。必ずログインの上、以下のボタンを押して、ファイルの存在を期限内にご自身でご確認ください。
※チェッカーを有効にするにはログインする必要があります。
※submit.txt については、このファイルが存在していても一周しか走行記録がない場合は「FAIL」となります。
演習環境の主要モジュールのバージョンは以下の通りです。現時点（2022.4.9確認）で TensorFlow 2.8.0 が最新となっておりますが、今回の自動運転プロジェクトの環境では TensorFlow のバージョンは 1.1.0 となっております。TensorFlowのドキュメントを参照する際はバージョンに注意して開発を進めてください。
・Jupyter Lab 1.2.3
・Python 3.5.6
・TensorFlow 1.1.0
・Keras 1.2.0
・scikit-learn 0.20.0
同一のアカウントから同時にアクセスがあると先にログインしていたブラウザはログアウトします。チームでのご利用の場合、以下の手順でシュミレータ環境までアクセスを進めてください。
１人目：zero to oneサイトへログイン→シュミレータ環境へアクセス
２人目：１人目がシュミレータ環境へアクセス後、zero to oneサイトへログイン→シュミレータ環境へアクセス
３人目：２人目がシュミレータ環境へアクセス後、zero to oneサイトへログイン→シュミレータ環境へアクセス
※シュミレータ環境は同時に接続してもログアウトしません。シュミレータ環境以外のzero to oneサイトからログアウトします。
Q. 送付いただいたログイン情報でサイトにログインを行いましたが、コースが見つかりません。どうしたら良いでしょうか？
A. コースが未購入の可能性があります。 本チャレンジ開始時に自動車技術会より送付されている「開始のご案内」の「②本チャレンジの開始に向けて」移行をご確認ください。
Q. チームでの利用はどのようにしたら良いのでしょうか？
A. アカウントは1チーム1つになりますので、チームリーダーの方にお送りしているアカウントを共有していただいております。共有方法については、上記「チームでの利用方法について（同時アクセス方法）」をご確認ください。
Q. シミュレータでのデータ収集を試してみたところ、通信の遅延等の影響か意図通りのコントロールができません。どうしたら良いでしょうか？
A. ご利用のネットワーク環境に依存している可能性が高いと思われます。有線のご利用などを検討していただき、なるべくネットワーク環境がいい場所で利用をお願い致します（携帯電話の4G回線でインターネットを利用している場合は遅延が発生する可能性がございますが、一般的な家庭で利用されているネット回線等であれば遅延は発生しないものと存じます）。
Q. clone.pyやdrive.pyの実行ができません。どうしたらいいですか？
A. python プログラムの「clone.py」や「drive.py」の実行はGPUモード（シュミレーターを起動した状態）でのみ可能です。
Q. GPUの使用時間制限等はあるでしょうか？
A. 今回ご利用可能なGPUは40時間以内となります。詳しくはコース内「Step2 シミュレータの使い方」→「Section1. GPUの起動・停止」→「GPUの利用可能時間」をご確認ください。
Q. GPU利用は40時間以内とのことですが、メンバー複数で同時ログインしてシミュレータ実行した場合、利用時間は人数に応じて2〜3倍消費されるのでしょうか？それとも登録アカウントで起動している時間となり、同時接続メンバー数には影響されない（1倍のまま）のでしょうか？
A. 結論から申し上げますと、同時接続メンバー数には影響されません。つまり同じ時間にアクセスしていただいている分には、2〜3人でアクセスしていてもGPU利用は1人分しか消費されません。
Q. 課題の提出の方法を確認させてください。何度でもチャレンジは可能なのでしょうか？
A. 課題の提出については、演習の作業ディレクトリ（以下のNoteを参照）に３つのファイル（「drive.py」「model.h5」「submit.txt」）が存在することで競技課題を提出したものとみなします。何度でも課題にチャレンジいただくことも可能で、最終的に最高タイムにより順位を決めてまいりますので、なるべく良いタイムを目指して複数回チャレンジすることを推奨します。
Note: 演習の作業ディレクトリは、Jupyter Lab を起動後に作業している場所です。このディレクトリには、事前配布された「drive.py」が存在します。ターミナルを開いてコマンド「cd ~/workspace」を実行して移動することも可能です。
Q. 課題の内容について、注意点を教えてください。
A. 今回のプロジェクトの課題は、コース内Step5に記載の課題とは異なります。本チャレンジの課題実行に向けては、Step5の内容はご覧いただく必要がありませんので、課題については上記の「プロジェクトの課題」のみをご確認ください。
Q. （チャレンジコースのみ）何周しても周回時間は「submit.txt」に記録されるのでしょうか？また、「drive.py」「model.h5」は最高のものを出さなければいけないのでしょうか？
A. （チャレンジコースのみ）「評価方法」に記載しております通り、周回時間は「submit.txt」に暗号化されて記録されているタイムスタンプを参照して算出致します（このタイムスタンプはユーザーが改ざんできないように暗号化処理がほどこされているため、ユーザーが記録されたタイムスタンプを読み取ることはできません）。タイムスタンプの記録はコースを一周する度に「submit.txt」に追加記録されるため、何度チャレンジしていただいても大丈夫です。複数回チャレンジされている場合は、最も短いタイムを使って評価致しますのでご安心ください。
上記の通り評価は基本的に「submit.txt」に記録されている情報をもとに行いますが、審査委員の判断で実際にコードを実行して状況を確認する必要があるとされた場合にのみ、「drive.py」「model.h5」を調査・検証用に用いることがあります。「drive.py」「model.h5」は調査・検証用ですので、必ずしも最高のものを残す必要はありません。
・クラウド環境上でのGPUの起動には4〜5分程度の時間がかかることがあります。10分以上起動しない場合は、改めて「ワークスペース」ボタンを押してください。それでも起動に時間がかかる場合や、その他システムトラブルなどの可能性がある場合は、以下の「テクニカルサポート」ページをご確認の上、ページ内のフォームよりお問い合わせください。なお、ビデオ教材の内容についてのサポートはありませんので、教材をよくご覧いただき、学習を進めてください。
→テクニカルサポート：https://zero2one.jp/service-status/
＊その他競技自体に関するお問い合わせは、主催である自動車技術会様に直接ご連絡いただきますよう、お願い申し上げます。
→自動車技術会：ai-challenge@jsae.or.jp
・本コースの中でビデオ教材については毎日24時間利用可能ですが、演習環境については、毎日日本時間午前2時から同5時までを、定期メンテナンスの時間とさせていただいております。予めご了承の上、お使いください。
・学習コンテンツ、演習環境ともに、PCにて、Chrome（最新バージョン）の利用を推奨しております。IE（Internet Explorer）は利用できません。その他のブラウザでの対応も随時確認はしておりますが、ブラウザの種類やバージョン、PCのメモリ、OS環境との組み合わせ次第で、まれに表示や処理速度等に不具合が出ることがございますので、ご了承の 上、お使いください。
また、i-Pad等タブレット端末やモバイル端末での動画の視聴などは可能ですが、サポートはしておりませんので、合わせてご了承ください。
