DARPA城市挑战赛2007是DARPA大挑战赛系列的第三届赛事，由美国国防高级研究计划局（DARPA）组织，旨在推动自动驾驶车辆技术的发展。比赛于2007年11月3日在加利福尼亚州维克多维尔的乔治空军基地旧址举行，要求参赛车辆在六小时内完成96公里的城市赛道，同时遵守交通规则并与其它交通参与者互动。该赛事标志着从以往挑战赛的越野沙漠赛道向模拟城市环境的转变，测试车辆应对交叉路口、并道和障碍物的能力。
塔坦车队（Tartan Racing）是卡内基梅隆大学与通用汽车的合作项目，凭借一辆改装版雪佛兰Tahoe（名为“Boss”）赢得比赛，获得200万美元的一等奖。斯坦福大学团队与大众汽车合作，获得第二名和100万美元奖金，而弗吉尼亚理工大学的VictorTango团队与TORC Robotics合作，获得第三名和50万美元奖金。该赛事展示了自动驾驶领域的重大进展，11支决赛队伍中有6支完成了赛道。
背景与DARPA的角色
DARPA是美国国防部下属的研究机构，于2004年发起大挑战赛系列，以推动全自主地面车辆的发展。国会授权设立现金奖励以鼓励创新，目标是到2015年使美军地面部队的三分之一实现自主化。2004年的首届挑战赛在莫哈韦沙漠举行，没有车辆完成比赛；表现最好的卡内基梅隆大学Sandstorm行驶了11.78公里。2005年的挑战赛中有五辆车完成了212公里的沙漠赛道，斯坦福大学的Stanley赢得200万美元奖金。
城市挑战赛将该系列扩展至城市环境，要求车辆在交通中行驶、遵守停车标志和交通信号灯，并并入车道。比赛向全球团队开放，但要求队伍中至少有一名美国公民。最初有超过100支团队注册，其中11支被选入A组，获得DARPA提供的100万美元资助，包括CMU、斯坦福和奥什科什卡车等主要大学和企业。
比赛形式与规则
乔治空军基地的城市挑战赛赛道包括96公里的路线，设有交叉路口、环岛和障碍物。车辆必须在六小时内完成赛道，同时遵守所有交通规则。团队获得了稀疏的航点地图，一些团队（如塔坦车队）通过额外推算的航点增强了地图，以改善导航。比赛不仅测试基本驾驶能力，还测试动态交通场景中的决策能力，如并道和让行。
A组团队获得了大量资助，而B组团队（包括许多较小的团体和大学）则在没有这种支持的情况下参赛。DARPA未公开解释A组的选择标准。该赛事吸引了从高中到企业的各类参与者，反映了对自动驾驶研究的广泛兴趣。
塔坦车队的胜利
塔坦车队由卡内基梅隆大学教授威廉·“雷德”·惠特克领导，开发了“Boss”，一辆配备LIDAR、雷达和摄像头等传感器套件的雪佛兰Tahoe。该车使用复杂的感知、规划和控制算法，能够安全高效地在城市赛道上行驶。Boss用时约4小时10分钟完成赛道，平均速度约为每小时22英里，展示了在交通中的稳健表现。
该团队的成功归功于广泛的测试和模块化软件架构，这使得快速迭代成为可能。塔坦车队增强航点地图的方法以及对城市驾驶中边缘情况处理的关注是关键因素。这一胜利凸显了人工智能和机器学习在自主系统中的潜力，尽管该比赛更多依赖经典机器人和计算机视觉技术，而非现代深度学习。
影响与遗产
城市挑战赛加速了自动驾驶车辆的研究，影响了该领域的后续发展。它证明了自动驾驶车辆能够在复杂环境中运行，为后来的DARPA机器人挑战赛和地下挑战赛等计划铺平了道路。该赛事还激发了商业兴趣，许多参赛团队和研究人员后来为Waymo和特斯拉自动驾驶等公司做出了贡献。
在随后的几年中，自动驾驶车辆技术取得了显著进步，深度学习和神经网络方法成为核心。城市挑战赛对现实世界导航和安全的重视，与当前人工智能和机器人领域的努力仍然相关。该比赛的遗产体现在自动驾驶车辆在受控环境中的日益部署，以及机器学习在感知和决策方面持续的投资。
结论
DARPA城市挑战赛2007是自动驾驶车辆历史上的里程碑事件，展示了无需人工干预的城市驾驶可行性。塔坦车队的胜利以及其他团队的成绩表明，只要有足够的资金和技术创新，自动驾驶车辆就能应对复杂的交通场景。该比赛的成功带来了该领域资金和研究的增加，推动了随后十年的快速发展。截至2025年，自动驾驶车辆正在多个城市进行测试，城市挑战赛的基础性工作继续影响着学术研究和产业发展。