Feasibility of Local Trajectory Planning for Level-2+ Semi-autonomous Driving without Absolute Localization

要約

自動運転は、正確な絶対的な位置特定の必要性に長い間取り組んでおり、完全な自動運転を実現するのが困難であり、スタートアップ企業の資本参入障壁を高めています。
この研究では、正確な絶対位置特定に依存せずに、レベル 2+ (L2+) 半自律走行車のローカル軌道計画の実現可能性を掘り下げています。
代わりに、モーションセンサーからの連続計画フレーム間の姿勢変化の推定と、自車のローカル座標系の下での交通オブジェクトの相対位置のローカル計画問題への統合を重視するため、絶対的な位置特定の必要性が排除されます。
補正のための絶対的な位置特定が利用できない場合、速度とヨーレートの測定誤差は、フレーム間の相対的な姿勢変化の推定精度に大きな影響を与えます。
このようなモーションセンサーエラーの下での連続計画問題の実現可能性/安定性は、特定の定義された条件で保証できることを証明しました。
これは、リアプノフ安定性解析問題として定式化することで実現されました。
さらに、提案されたローカル計画手法をさらに検証するために、シミュレーション パイプラインが開発されました。
シミュレーションは、速度とヨー レートの測定に対して異なる誤差設定を使用して 2 つの交通現場で実施されました。
この結果は、比較的劣ったセンサーエラーの下でも、提案されたフレームワークの機能を実証しています。
また、異常に大きいモーションセンサーエラーの下で、計画された結果の安定限界を実験します。
結果は、以前の理論分析とよく一致しています。
私たちの調査結果は、正確な絶対位置特定が信頼性の高い軌道計画を達成するための唯一の方法ではない可能性を示唆しており、高精度のデュアルアンテナ GPS や SLAM 位置特定のための高忠実度マップの必要性が排除されています。

要約(オリジナル)

Autonomous driving has long grappled with the need for precise absolute localization, making full autonomy elusive and raising the capital entry barriers for startups. This study delves into the feasibility of local trajectory planning for level-2+ (L2+) semi-autonomous vehicles without the dependence on accurate absolute localization. Instead, we emphasize the estimation of the pose change between consecutive planning frames from motion sensors and integration of relative locations of traffic objects to the local planning problem under the ego car’s local coordinate system, therefore eliminating the need for an absolute localization. Without the availability of absolute localization for correction, the measurement errors of speed and yaw rate greatly affect the estimation accuracy of the relative pose change between frames. We proved that the feasibility/stability of the continuous planning problem under such motion sensor errors can be guaranteed at certain defined conditions. This was achieved by formulating it as a Lyapunov-stability analysis problem. Moreover, a simulation pipeline was developed to further validate the proposed local planning method. Simulations were conducted at two traffic scenes with different error settings for speed and yaw rate measurements. The results substantiate the proposed framework’s functionality even under relatively inferior sensor errors. We also experiment the stability limits of the planned results under abnormally larger motion sensor errors. The results provide a good match to the previous theoretical analysis. Our findings suggested that precise absolute localization may not be the sole path to achieving reliable trajectory planning, eliminating the necessity for high-accuracy dual-antenna GPS as well as the high-fidelity maps for SLAM localization.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google