論文の概要: A Practical-Driven Framework for Transitioning Drive-by-Wire to Autonomous Driving Systems: A Case Study with a Chrysler Pacifica Hybrid Vehicle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06492v2
- Date: Fri, 31 Oct 2025 04:58:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 22:03:03.074145
- Title: A Practical-Driven Framework for Transitioning Drive-by-Wire to Autonomous Driving Systems: A Case Study with a Chrysler Pacifica Hybrid Vehicle
- Title（参考訳）: 自動走行システムへのドライブバイワイヤ移行のための実践駆動型フレームワーク:クライスラー・パシフィック・ハイブリッド自動車を事例として
- Authors: Dada Zhang, Md Ruman Islam, Pei-Chi Huang, Chun-Hsing Ho,
- Abstract要約: Drive-by-Wire(DBW)システムから完全自律運転システム(ADS)への移行には、ロバストな位置決めとセンシング機能が必要である。
本稿では,2022 Chrysler Pacifica Hybrid Minivan を用いた移行を容易にするための実践駆動型フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6649753747542207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transitioning from a Drive-by-Wire (DBW) system to a fully autonomous driving system (ADS) involves multiple stages of development and demands robust positioning and sensing capabilities. This paper presents a practice-driven framework for facilitating the DBW-to-ADS transition using a 2022 Chrysler Pacifica Hybrid Minivan equipped with cameras, LiDAR, GNSS, and onboard computing hardware configured with the Robot Operating System (ROS) and Autoware.AI. The implementation showcases offline autonomous operations utilizing pre-recorded LiDAR and camera data, point clouds, and vector maps, enabling effective localization and path planning within a structured test environment. The study addresses key challenges encountered during the transition, particularly those related to wireless-network-assisted sensing and positioning. It offers practical solutions for overcoming software incompatibility constraints, sensor synchronization issues, and limitations in real-time perception. Furthermore, the integration of sensing, data fusion, and automation is emphasized as a critical factor in supporting autonomous driving systems in map generation, simulation, and training. Overall, the transition process outlined in this work aims to provide actionable strategies for researchers pursuing DBW-to-ADS conversion. It offers direction for incorporating real-time perception, GNSS-LiDAR-camera integration, and fully ADS-equipped autonomous vehicle operations, thus contributing to the advancement of robust autonomous vehicle technologies.
- Abstract（参考訳）: Drive-by-Wire (DBW) システムから完全自律運転システム (ADS) への移行には、複数の段階の開発と、堅牢な位置決めとセンシング能力の要求が伴う。
本稿では,ロボットオペレーティングシステム(ROS)とAutoware.AIを備えたカメラ,LiDAR,GNSS,オンボードコンピューティングハードウェアを備えた2022 Chrysler Pacifica Hybrid Minivanを用いて,DBWからADSへの移行を容易にする実践駆動型フレームワークを提案する。
この実装では、事前記録されたLiDARとカメラデータ、ポイントクラウド、ベクターマップを利用したオフラインの自律操作を展示し、構造化されたテスト環境内で効果的なローカライゼーションとパスプランニングを可能にする。
この研究は、移行中に遭遇した重要な課題、特に無線ネットワークによるセンシングと位置決めに関連する問題に対処する。
ソフトウェア非互換性の制約、センサー同期の問題、リアルタイム知覚の制限を克服するための実用的なソリューションを提供する。
さらに, 地図生成, シミュレーション, トレーニングにおいて, 自動走行システムを支える重要な要素として, センシング, データ融合, 自動化の統合が強調されている。
本研究の概要は、DBW-to-ADS変換を追求する研究者に実用的な戦略を提供することを目的としている。
リアルタイム認識、GNSS-LiDARカメラの統合、完全にADS搭載の自動運転車の運用の方向性を提供しており、堅牢な自動運転車技術の進歩に寄与している。
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