論文の概要: Fast and Modular Autonomy Software for Autonomous Racing Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15425v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 21:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:42:47.149162
• Title: Fast and Modular Autonomy Software for Autonomous Racing Vehicles
• Title（参考訳）: 自動運転車用高速・モジュールオートノミーソフトウェア
• Authors: Andrew Saba, Aderotimi Adetunji, Adam Johnson, Aadi Kothari, Matthew Sivaprakasam, Joshua Spisak, Prem Bharatia, Arjun Chauhan, Brendan Duff Jr., Noah Gasparro, Charles King, Ryan Larkin, Brian Mao, Micah Nye, Anjali Parashar, Joseph Attias, Aurimas Balciunas, Austin Brown, Chris Chang, Ming Gao, Cindy Heredia, Andrew Keats, Jose Lavariega, William Muckelroy III, Andre Slavescu, Nickolas Stathas, Nayana Suvarna, Chuan Tian Zhang, Sebastian Scherer, Deva Ramanan,
• Abstract要約: インディ・オートマチック・チャレンジ(英語: Indy Autonomous Challenge、IAC)は、自動運転車開発を推進する国際大会である。 本稿は、ITCにおける自動運転レースに対するMIT-Pitt-RWチームのアプローチについて詳述する。 自律的なスタックを構築するために,エージェント検出,動作計画,制御に対するモジュール型かつ高速なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.2222961043227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous motorsports aim to replicate the human racecar driver with software and sensors. As in traditional motorsports, Autonomous Racing Vehicles (ARVs) are pushed to their handling limits in multi-agent scenarios at extremely high ($\geq 150mph$) speeds. This Operational Design Domain (ODD) presents unique challenges across the autonomy stack. The Indy Autonomous Challenge (IAC) is an international competition aiming to advance autonomous vehicle development through ARV competitions. While far from challenging what a human racecar driver can do, the IAC is pushing the state of the art by facilitating full-sized ARV competitions. This paper details the MIT-Pitt-RW Team's approach to autonomous racing in the IAC. In this work, we present our modular and fast approach to agent detection, motion planning and controls to create an autonomy stack. We also provide analysis of the performance of the software stack in single and multi-agent scenarios for rapid deployment in a fast-paced competition environment. We also cover what did and did not work when deployed on a physical system the Dallara AV-21 platform and potential improvements to address these shortcomings. Finally, we convey lessons learned and discuss limitations and future directions for improvement.
• Abstract（参考訳）: 自動モータースポーツは、人間のレースカードライバーをソフトウェアとセンサーで再現することを目指している。 従来のモータースポーツと同様に、オートマチック・レーシング・ビークル(ARV)は、非常に高い(150mph$)速度で、マルチエージェントシナリオでのハンドリング限界まで押し付けられている。 このオペレーショナルデザインドメイン(ODD)は、自律性スタックにまたがる固有の課題を提示します。 インディ・自律チャレンジ(英語: Indy Autonomous Challenge、略称:IAC)は、ARVの競技を通じて自動運転車の開発を進める国際大会である。 人間のレースカードライバーができることに挑戦するわけではないが、IACはフルサイズのAVVコンペティションを促進することで最先端の技術を推し進めている。 本稿は、ITCにおける自動運転レースに対するMIT-Pitt-RWチームのアプローチについて詳述する。 本研究では,エージェント検出,動作計画,自動スタック作成のための制御に対するモジュール型かつ高速なアプローチを提案する。 また、高速な競合環境での迅速なデプロイのために、ソフトウェアスタックの単一および複数エージェントシナリオにおけるパフォーマンスの分析も提供する。 Dallara AV-21プラットフォームを物理システムにデプロイしたときの動作と、これらの欠点に対処するための潜在的な改善についても取り上げる。 最後に、学習した教訓を伝え、改善のための限界と今後の方向性について議論する。

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