論文の概要: Autoware in Construction: Gap Analysis and LiDAR Perception Toward Off-Road Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04187v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 00:56:04 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-06 21:16:08.369611
• Title: Autoware in Construction: Gap Analysis and LiDAR Perception Toward Off-Road Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 建設におけるオートウェア:オフロード自動運転に向けたギャップ解析とLiDARの認識
• Abstract要約: Autowareはオープンソースの自動運転ソフトウェアプラットフォームである。 建設や農業などのオフロード環境にも拡張されている。 本稿では,建設現場で稼働する大型ダンプトラックに,Autowareベースの自動運転システムを拡張する取り組みから学んだ教訓について述べる。
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• Abstract: Autoware is an open-source autonomous driving software platform widely adopted by researchers and industry developers. Originally developed primarily for public-road applications, including passenger vehicles, taxis, and buses, Autoware is increasingly being extended to off-road environments such as construction and agricultural sites. Construction sites, however, differ fundamentally from public roads and challenge many assumptions underlying conventional autonomous driving systems. They are characterized by unstructured terrain, airborne dust, continuously evolving site conditions, and construction-specific objects. This paper presents lessons learned from ongoing efforts to extend an Autoware-based autonomous driving system to large dump trucks operating at construction sites. We identify gaps between public-road and off-road construction applications across the sensing, mapping, localization, perception, planning, and control modules of the Autoware stack. We then discuss potential solutions for addressing these gaps, with particular emphasis on ongoing LiDAR-based perception pipeline development and findings from field testing. Finally, we propose a roadmap toward end-to-end autonomous driving for construction vehicles.
• Abstract（参考訳）: Autowareは、研究者や業界開発者によって広く採用されているオープンソースの自動運転ソフトウェアプラットフォームである。 もともとは乗用車、タクシー、バスなどの公道用途のために開発されたが、建設や農業などのオフロード環境にまで拡張されている。 しかし、建設現場は基本的に公道と異なり、従来の自動運転システムの基礎となる多くの仮定に挑戦している。 これらは、非構造的な地形、空中塵、連続的に変化する場所条件、建設固有の物体によって特徴づけられる。 本稿では,建設現場で稼働する大型ダンプトラックに,Autowareベースの自動運転システムを拡張するための継続的な取り組みから学んだ教訓について述べる。 我々は、Autowareスタックのセンシング、マッピング、ローカライゼーション、知覚、計画、制御モジュール間のパブリックロードとオフロードの構築アプリケーション間のギャップを識別する。 次に、これらのギャップに対処するための潜在的な解決策について論じ、特に、現在進行中のLiDARベースの知覚パイプライン開発とフィールドテストからの発見に焦点を当てる。 最後に,建設車両のエンド・ツー・エンド自動運転に向けたロードマップを提案する。

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