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Autowareの紹介と物体検出
- 1. Autoware ROS-based OSS forUrban 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・・・
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- 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 voxelgrid 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
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- 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
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- 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
- #16 車両制御信号 (𝑣, 𝜔) or (𝑣, 𝜃) : 𝑣 …速度、 𝜔 …角速度、 𝜃…タイヤ角