論文の概要: Efficient Perception, Planning, and Control Algorithms for Vision-Based Automated Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07042v5
• Date: Mon, 27 Nov 2023 13:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 17:28:02.738731
• Title: Efficient Perception, Planning, and Control Algorithms for Vision-Based Automated Vehicles
• Title（参考訳）: ビジョンベース自動車両の効率的な認識・計画・制御アルゴリズム
• Authors: Der-Hau Lee
• Abstract要約: 本研究は,2次自動車両の運転のための効率的な枠組みを提案する。 このフレームワークは単眼カメラと安価なレーダーのみを必要とする。 実験では、提案された自動運転システムが現在の自動運転車に適用可能であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles have limited computational resources; hence, their control systems must be efficient. The cost and size of sensors have limited the development of self-driving cars. To overcome these restrictions, this study proposes an efficient framework for the operation of vision-based automatic vehicles; the framework requires only a monocular camera and a few inexpensive radars. The proposed algorithm comprises a multi-task UNet (MTUNet) network for extracting image features and constrained iterative linear quadratic regulator (CILQR) and vision predictive control (VPC) modules for rapid motion planning and control. MTUNet is designed to simultaneously solve lane line segmentation, the ego vehicle's heading angle regression, road type classification, and traffic object detection tasks at approximately 40 FPS (frames per second) for 228 x 228 pixel RGB input images. The CILQR controllers then use the MTUNet outputs and radar data as inputs to produce driving commands for lateral and longitudinal vehicle guidance within only 1 ms. In particular, the VPC algorithm is included to reduce steering command latency to below actuator latency to prevent self-driving vehicle performance degradation during tight turns. The VPC algorithm uses road curvature data from MTUNet to estimate the correction of the current steering angle at a look-ahead point to adjust the turning amount. Including the VPC algorithm in a VPC-CILQR controller on curvy roads leads to higher performance than CILQR alone. Our experiments demonstrate that the proposed autonomous driving system, which does not require high-definition maps, could be applied in current autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車は計算資源が限られているため、制御システムは効率的でなければならない。 センサーのコストとサイズは、自動運転車の開発を制限している。 これらの制約を克服するために,この枠組みは単眼カメラと安価なレーダーのみを必要とする,視覚に基づく自動車両の運用のための効率的な枠組みを提案する。 提案アルゴリズムは、画像特徴を抽出するマルチタスクunet(mtunet)ネットワークと、迅速な動作計画と制御のための制約付き反復線形二次レギュレータ(cilqr)とビジョン予測制御(vpc)モジュールを備える。 MTUNetは228 x 228ピクセルのRGB入力画像に対して、車線分割、エゴ車両の方向角回帰、道路タイプ分類、および交通物体検出タスクを約40 FPS (frames per second) で同時に解くように設計されている。 CILQRコントローラは、MTUNet出力とレーダデータを入力として、横方向および縦方向の車両誘導のための運転指令をわずか1ミリ秒で生成する。特に、VPCアルゴリズムは、操舵指令遅延をアクチュエータレイテンシ以下に低減し、厳しい旋回中に自動運転車の性能低下を防止する。 VPCアルゴリズムは、MTUNetからの道路曲率データを用いて、ルックアヘッドポイントにおける現在の操舵角度の補正を推定し、回動量を調整する。 曲がりくねった道路上のVPC-CILQRコントローラにVPCアルゴリズムを含めると、CILQR単独よりも高い性能が得られる。 提案する自律走行システムは高精細マップを必要としないが,現行の自律走行車に適用可能であることを示す。

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