Open-Source Autonomous Driving Software Platforms: Comparison of Autoware and Apollo

要約

フルスタックの自律駆動システムは、それぞれが詳細な研究を必要とするという知覚、計画、および制御を含む多様な技術ドメインにまたがっています。
さらに、システムのこのようなテクノロジーを検証するには、シミュレーターやセンサーから高解像度マップまで、広範なサポートインフラストラクチャが必要です。
エントリーに対する障壁を備えたこれらの複雑さは、個々の開発者と研究グループに大きな制限をもたらします。
最近、自律運転技術と自律運転機能を実装および評価するための実用的なサポートインフラストラクチャを提供することにより、この課題に対処するために、オープンソースの自動運転駆動ソフトウェアプラットフォームが登場しました。
著名なオープンソースプラットフォームの中で、AutowareとApolloは学界と産業の両方で頻繁に採用されています。
以前の研究では、各プラットフォームを独立して評価していますが、能力の定量的かつ詳細な直接的な比較を提供する人はほとんどいませんでした。
この論文では、AutoWareとApolloのコアモジュールを体系的に調べ、ミドルウェアのパフォーマンスを評価して、重要な違いを強調します。
これらの洞察は、研究者とエンジニアにとって実用的なリファレンスとして機能し、特定の開発環境に最適なプラットフォームを選択し、フルスタックの自律運転システムの分野を進めます。

要約(オリジナル)

Full-stack autonomous driving system spans diverse technological domains-including perception, planning, and control-that each require in-depth research. Moreover, validating such technologies of the system necessitates extensive supporting infrastructure, from simulators and sensors to high-definition maps. These complexities with barrier to entry pose substantial limitations for individual developers and research groups. Recently, open-source autonomous driving software platforms have emerged to address this challenge by providing autonomous driving technologies and practical supporting infrastructure for implementing and evaluating autonomous driving functionalities. Among the prominent open-source platforms, Autoware and Apollo are frequently adopted in both academia and industry. While previous studies have assessed each platform independently, few have offered a quantitative and detailed head-to-head comparison of their capabilities. In this paper, we systematically examine the core modules of Autoware and Apollo and evaluate their middleware performance to highlight key differences. These insights serve as a practical reference for researchers and engineers, guiding them in selecting the most suitable platform for their specific development environments and advancing the field of full-stack autonomous driving system.

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