Developing, Analyzing, and Evaluating Self-Drive Algorithms Using Drive-by-Wire Electric Vehicles

要約

安全で効果的な自動運転には、信頼性の高い車線追従アルゴリズムが不可欠です。
このプロジェクトは主に、Vehicle to Everything (V2X) プロジェクトで最も信頼性の高いアルゴリズムを見つけるために、さまざまな車線追従プログラムの開発と評価に焦点を当てていました。
アルゴリズムは最初にシミュレーターでテストされ、次に ROS (ロボット オペレーティング システム) を使用したドライブ バイ ワイヤ システムを搭載した実際の車両でテストされました。
そのパフォーマンスは、信頼性、快適さ、速度、適応性の指標を通じて評価されました。
結果は、2 つの最も信頼性の高いアプローチが両方の車線境界線を検出し、教師なし学習を使用してそれらを分離していることを示しています。
これらのアプローチはさまざまな運転シナリオで堅牢であることが証明されており、V2X プロジェクトへの統合に適した候補となっています。

要約(オリジナル)

Reliable lane-following algorithms are essential for safe and effective autonomous driving. This project was primarily focused on developing and evaluating different lane-following programs to find the most reliable algorithm for a Vehicle to Everything (V2X) project. The algorithms were first tested on a simulator and then with real vehicles equipped with a drive-by-wire system using ROS (Robot Operating System). Their performance was assessed through reliability, comfort, speed, and adaptability metrics. The results show that the two most reliable approaches detect both lane lines and use unsupervised learning to separate them. These approaches proved to be robust in various driving scenarios, making them suitable candidates for integration into the V2X project.

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