要約
全天候型の自動運転車の運行には、認識や意思決定から経路計画や制御に至るまでのモジュールが含まれ、重大な課題が生じます。
この複雑さは、自治スタック全体で雨、雪、霧などの悪天候に対処する必要があることから生じます。
従来のモデルベースの単一モジュールのアプローチでは、上流または下流のタスクとの総合的な統合が欠けていることがよくあります。
私たちは、雪に覆われた縁石の検出から意思決定や安全監視に至るまで、認識レベル全体にわたって悪天候を考慮したマルチモジュールおよびモジュラーシステムアーキテクチャを提案することで、この問題に取り組みます。
約 2 年間にわたる WATonoBus プラットフォームでの平日の毎日のサービスを通じて、私たちは提案したアプローチが悪天候条件に対処できることを実証し、運用中に観察されたエッジケースから貴重な洞察を提供します。
要約(オリジナル)
All-weather autonomous vehicle operation poses significant challenges, encompassing modules from perception and decision-making to path planning and control. The complexity arises from the need to address adverse weather conditions such as rain, snow, and fog across the autonomy stack. Conventional model-based single-module approaches often lack holistic integration with upstream or downstream tasks. We tackle this problem by proposing a multi-module and modular system architecture with considerations for adverse weather across the perception level, through features such as snow covered curb detection, to decision-making and safety monitoring. Through daily weekday service on the WATonoBus platform for almost two years, we demonstrate that our proposed approach is capable of addressing adverse weather conditions and provide valuable insights from edge cases observed during operation.
arxiv情報
著者 | Neel P. Bhatt,Ruihe Zhang,Minghao Ning,Ahmad Reza Alghooneh,Joseph Sun,Pouya Panahandeh,Ehsan Mohammadbagher,Ted Ecclestone,Ben MacCallum,Ehsan Hashemi,Amir Khajepour |
発行日 | 2024-08-14 20:21:01+00:00 |
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