論文の概要: AROLA: A Modular Layered Architecture for Scaled Autonomous Racing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02730v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 19:46:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.045311
• Title: AROLA: A Modular Layered Architecture for Scaled Autonomous Racing
• Title（参考訳）: AROLA: スケールド・オートマチック・レーシングのためのモジュラー層アーキテクチャ
• Authors: Fam Shihata, Mohammed Abdelazim, Ahmed Hussein,
• Abstract要約: この作業において、AROLAはモジュラーで階層化されたソフトウェアアーキテクチャとして導入され、断片化およびモノリシックな設計は、標準化されたROS 2インターフェイスを介して接続される交換可能なレイヤとコンポーネントに再編成される。 自動運転パイプラインは、センサー、前処理、知覚、ローカライゼーションとマッピング、計画、行動、制御、動作に分解される。 ラップタイミング、軌道品質、計算負荷をリアルタイムで記録し、標準化後追跡分析を生成する軽量システムとしてRace Monitorフレームワークが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6372261626436676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous racing has advanced rapidly, particularly on scaled platforms, and software stacks must evolve accordingly. In this work, AROLA is introduced as a modular, layered software architecture in which fragmented and monolithic designs are reorganized into interchangeable layers and components connected through standardized ROS 2 interfaces. The autonomous-driving pipeline is decomposed into sensing, pre-processing, perception, localization and mapping, planning, behavior, control, and actuation, enabling rapid module replacement and objective benchmarking without reliance on custom message definitions. To support consistent performance evaluation, a Race Monitor framework is introduced as a lightweight system through which lap timing, trajectory quality, and computational load are logged in real time and standardized post-race analyses are generated. AROLA is validated in simulation and on hardware using the RoboRacer platform, including deployment at the 2025 RoboRacer IV25 competition. Together, AROLA and Race Monitor demonstrate that modularity, transparent interfaces, and systematic evaluation can accelerate development and improve reproducibility in scaled autonomous racing.
• Abstract（参考訳）: 自動レースは、特にスケールしたプラットフォーム上で急速に進歩し、ソフトウェアスタックはそれに従って進化しなければなりません。 この作業において、AROLAはモジュラーで階層化されたソフトウェアアーキテクチャとして導入され、断片化およびモノリシックな設計は、標準化されたROS 2インターフェイスを介して接続される交換可能なレイヤとコンポーネントに再編成される。 自律走行パイプラインは、センサー、前処理、認識、ローカライゼーションとマッピング、計画、振る舞い、制御、アクティベーションに分解され、カスタムメッセージ定義に依存せずに、迅速なモジュール置換と客観的なベンチマークを可能にする。 一貫した性能評価をサポートするために、ラップタイミング、軌道品質、計算負荷をリアルタイムで記録し、標準化されたポストトレース分析を生成する軽量なシステムとしてRace Monitorフレームワークが導入された。 AROLAは2025年のRoboRacer IV25コンペティションを含むRoboRacerプラットフォームを使用してシミュレーションおよびハードウェア上で検証されている。 AROLAとRace Monitorは共同で、モジュラリティ、透明なインターフェース、体系的な評価が、大規模自律レースにおける開発を加速し再現性を向上させることを実証している。

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