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Autowareの紹介と物体検出
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Autowareの紹介と物体検出
1.
Autoware ROS-based OSS for
Urban Self-driving Mobility https://github.com/CPFL/Autoware
2.
Autoware 目次 • 自己紹介 • 全体概要 •
Autowareの利用方法 • 準備 • 自己位置推定 • 障害物検知 • 信号認識 • グローバルパスプランニング • ローカルパスプランニング • 経路追従
3.
Autoware 自己紹介 • 斉藤之寛 • 所属:ソニー株式会社 •
今回の発表は組織の見解とは関係ありません • Twitter:@yukky_saito • 飯田祐希 • 所属:ティアフォー株式会社 • Twitter:@u_ki49 本日海外出張で参加できなく なりました・・・
4.
Autoware デモ動画 • https://www.youtube.com/watch?v=zujGfJcZCpQ
5.
Autoware 自動運転ソフトウェア 5 組込み メニーコアCPU GPU アクセラレータ 組込みOS 高機能なリアルタイムOS 統合ロボット ミドルウェア 計算 ランタイム ECU ECU ECU ECU 車載CAN カメラ GNSS LIDARミリ波 通信 ランタイム システム監視 運転 支援 安全 診断 制御 制御 制御 制御 画像 認識 位置 推定 物体 検出 行動 計画 経路 計画 走行 制御 自動運転系制御系 ドライバインタフェース 車 運転者 分散データ 処理システム 大規模 データベース 高速 データベース 歩行者 支援系 https://github.com/cpfl/autoware 統計解析/機械学習/深層学習 そこそこの機能をすべて揃える
6.
Autoware Autowareの機能一覧 • 3D Localization •
3D Mapping • Path Planning • Path Following • Accel/Brake/Steering Control • Data Logging • Car/Pedestrian/Object Detection • Traffic Signal Detection • Traffic Light Recognition • Lane Detection • Object Tracking • Sensor Calibration • Sensor Fusion • Cloud-oriented Maps • Connected Automation • Smartphone Navigation • Software Simulation • Virtual Reality
7.
Autoware 流れ • 準備 • 自己位置推定 •
障害物検知 • 信号認識 • グローバルパスプランニング • ローカルパスプランニング • 経路追従 目標点 自己位置
8.
Autoware 事前準備 • 必要なセンサ • LiDAR:自己位置、物体検出 •
カメラ:物体検出 • IMU:自己位置推定の精度向上 • (RTK-)GPS:自己位置推定の初期値 • 事前に必要なデータ • 3Dポイントクラウドマップ:自己位置推定 • キャリブレーションファイル:物体検出 • カメラの内部パラメータ、LiDARとカメラの外部パラメータ • ベクターマップ:信号検出などに利用 • 信号、道路ネットワークなど意味を持ったマップ LIDAR
9.
Autoware 参考:地図・キャリブツール • 3Dポイントクラウドマップ • https://www.youtube.com/watch?v=hsX4HX_XBM4 •
キャリブレーションファイル • https://www.youtube.com/watch?v=pfBmfgHf6zg • https://github.com/CPFL/Autoware/blob/master/ros/src/sensing/fusion/pack ages/calibration_camera_lidar/CalibrationToolkit_Manual.pdf • ベクターマップ • https://maptools.tier4.jp/
10.
Autoware 自己位置推定 • NDT SLAM 地図データ スキャンデータ 地図データとスキャンデータの マッチングを行い位置・進行方向を推定 voxel
grid filter ndt matching points map loader velodyne オプション: • IMU • Odometry 自己位置 初期位置: • Rviz(2D pose estimate) • RTK-GPS PCDファイル
11.
Autoware 物体検出 形状推定済み障害物候補 点群 velody ne クラスタリング クラスタ 障害物分類 トラッキングID付き 障害物クラスタ クラスタ トラッキング 障害物クラスタ クラスタ 障害物 クラスタ(車)
12.
Autoware 物体検出 • 3次元での物体の位置・姿勢・大き さ・ID・種類(車両・歩行者)を推 定可能 • Autowareとしても実用精度には至っ ていない •
Developer募集 クラスタ 障害物 クラスタ(車) velodyne clustering labeling tracking 物体検出結果 右図は、あくまでも実装の概念であり、ノードと一対一で対応していません 参考: https://qiita.com/yukkysai to/items/21a70ec6b07f1c a559cb#%E9%9A%9C%E5 %AE%B3%E7%89%A9%E6 %A4%9C%E7%9F%A5
13.
Autoware 信号認識 • 信号機の座標を現在位置とベクターマップの情報から算出 • 信号機のROIを抽出したカメラ画像から
信号の色を検出 traffic light recognition feature projection 信号機の色 自己位置 ベクターマップ 画像ROI
14.
Autoware パスプランニング 経路計画 スタートからゴールまでの経路を計算 Global Path Planning
とも呼ばれる 軌道生成 設定された経路に対し安全な軌道を計算 Local Path Planning とも呼ばれる Path Planning Tragectory Generation
15.
Autoware 経路追従 • Autowareではwaypointと呼ばれる座標・速度・方向の情報を持つ経路上の 点を利用し、スタートからゴールまでの経路を管理している 目標点 自己位置 (𝑣, 𝜔)
を車両へ送信(𝑣, 𝜃) を車両へ送信 現在位置、現在速度、経路を subscribe し、 目標速度と角速度(/twist_raw) 目標速度とタイヤ角 (/ctrl_cmd) を publish /current_pose (現在位置) /current_velocity (現在速度) /final_waypoints (経路) /twist_raw /twist_cmd /ctrl_cmd pure_pursuit twist_filter • 目標速度、角速度から 想定される横加速度を計算 • 横加速度が閾値を超える 場合は目標速度を減速 • ローパスフィルターによる ノイズ除去
16.
Autoware TierIVサービス ROSBAG STORE MapTools Automan
17.
Autoware ROSBAG STORE • ROSBAGの共有サービス •
各地、各プラットフォームでのROSBAGがダウンロード可能であ り、研究開発に利用可能 • URL: https://rosbag.tier4.jp/
18.
Autoware MapTools • オンライン3次元地図作成支援ツール • Autowareで利用しているベクターマップや3次元地図の生成を オンライン上で作成可能 •
URL: https://maptools.tier4.jp/
19.
Autoware Automan • 自動運転AI用プラットフォーム • 画像認識の為の教師データを作成し、AIを学習させることが可 能 •
画像の半自動ラベリング • ラベリングツールの提供 • AIの学習(現在はSSD:Single Shot Multibox Detectorのみ対応) • URL: https://www.automan.ai/
20.
Autoware 最後に • Autoware :
https://github.com/CPFL/Autoware • 開発者Slack:https://autoware.herokuapp.com/ みなさんの研究成果などのコミットお待ちしています
Editor's Notes
車両制御信号 (𝑣, 𝜔) or (𝑣, 𝜃) : 𝑣 …速度、 𝜔 …角速度、 𝜃…タイヤ角
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