DARPA 그랜드 챌린지는 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주최한 일련의 대회로, 인간의 개입 없이 긴 사막 코스를 주행할 수 있는 자율주행차를 제작하도록 팀들에게 도전 과제를 부여했다. 2004년과 2005년에 개최된 이 대회는 현대 자율주행차 산업을 촉발한 계기로 널리 인정받고 있다.
2004년 대회
첫 번째 그랜드 챌린지는 2004년 3월 캘리포니아주 바스토와 네바다주 프림 사이 모하비 사막의 약 150마일 코스에서 열렸으며, 제한 시간 내에 경로를 자율적으로 완주한 차량에 100만 달러의 상금이 걸려 있었다. 어떤 차량도 완주하지 못했고, 카네기멜론 대학 레드 팀의 최고 성적 차량은 약 7마일을 주행한 후 멈춰 섰다. 당시 이 대회는 자율 내비게이션이 실용적 실현 가능성에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 보여주는 사례로 널리 보도되었다.
2005년 대회
DARPA는 2005년 10월 비슷한 길이의 사막 코스에서 두 번째 그랜드 챌린지를 개최했으며, 이번에는 200만 달러의 상금이 걸려 있었다. 다섯 대의 차량이 전체 코스를 완주했는데, 이는 컴퓨터 비전, 센서 융합, 확률적 내비게이션 소프트웨어 전반에 걸친 1년간의 집중적인 발전 덕분으로 평가되는 극적인 개선이었다. 세바스찬 스런이 이끄는 스탠포드 팀이 제작한 자율주행 폭스바겐 투아렉인 스탠리는 가장 빠른 시간으로 1위를 차지했으며, 카네기멜론 레드 팀의 두 차량을 근소한 차이로 앞섰다. 스탠리의 접근 방식은 레이저 거리 측정, 머신 비전, 확률적 지형 분류 기술을 결합한 것으로, 이는 대회 자체를 넘어 자율주행차 공학에 영향을 미쳤다.
유산
DARPA는 2007년 어반 챌린지를 통해 개방된 사막이 아닌 다른 차량과 교통 법규가 있는 시뮬레이션된 도시 교통 상황에서 자율 내비게이션을 시험했으며, 이는 이후 상업적 자율주행 개발을 정의하게 될 센싱 및 의사 결정 문제로 해당 분야를 이끌었다. 그랜드 챌린지 시리즈의 많은 참가자와 팀원들은 이후 주요 자율주행차 프로젝트를 설립하거나 주도하게 되었다. 스런은 이후 구글의 자율주행차 프로젝트를 이끌었고, 이는 웨이모가 되었으며, 경쟁 팀의 수많은 엔지니어들은 이후 20년 동안 자동차 제조사와 기술 기업의 자율주행차 부서에 합류했다. 그랜드 챌린지는 이미지넷 대회가 딥러닝에서 차지한 역할과 함께, 특정 AI 하위 분야와 로보틱스 전체를 가속화한 표적 공개 대회의 사례로 자주 인용된다. 또한 실제 세계의 물리적 구현 성능에 중점을 둔 점은 이후 언어 모델 평가를 지배하게 된 MMLU나 SWE-bench와 같은 소프트웨어 전용 벤치마크와 자주 대조된다.