Scalable Supervisory Architecture for Autonomous Race Cars

要約

近年、自律的なレーシングリーグの数と重要性が増加しており、その結果、それに関する研究の数も増加しています。
シーンの多様性により、異なるシリーズ間のシームレスな統合が注目を集めています。
ただし、フルスケール レーシングはコストが高いため、より小さなフォーム ファクターで研究し、達成される結果をスケールアップするための、より利用しやすい開発モデルとなっています。
このペーパーでは、モジュール性、多様な構成への適応性、さまざまな動的戦略の使用を可能にするパイプラインの並列実行を監視する機能を重視した、自律型レーシング用に設計されたスケーラブルなアーキテクチャについて説明します。
このシステムは、2 つの関連する競技会への参加で成功を収めたことで、さまざまな環境にわたって一貫したレーシング パフォーマンスを発揮しました。
結果は、アーキテクチャの拡張性と多用途性を裏付け、競争力のある自律レーシング システムの開発に強固な基盤を提供します。
現実世界のシナリオでのアプリケーションの成功により、その実用的な有効性が検証され、自動レース技術における将来の進歩の可能性が強調されます。

要約(オリジナル)

In recent years, the number and importance of autonomous racing leagues, and consequently the number of studies on them, has been growing. The seamless integration between different series has gained attention due to the scene’s diversity. However, the high cost of full scale racing makes it a more accessible development model, to research at smaller form factors and scale up the achieved results. This paper presents a scalable architecture designed for autonomous racing that emphasizes modularity, adaptability to diverse configurations, and the ability to supervise parallel execution of pipelines that allows the use of different dynamic strategies. The system showcased consistent racing performance across different environments, demonstrated through successful participation in two relevant competitions. The results confirm the architecture’s scalability and versatility, providing a robust foundation for the development of competitive autonomous racing systems. The successful application in real-world scenarios validates its practical effectiveness and highlights its potential for future advancements in autonomous racing technology.

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