HALO: Fault-Tolerant Safety Architecture For High-Speed Autonomous Racing

要約

高速自律レースの分野は近年、RoboraceやIndy Autonomous Challengeなどの競争の台頭が増加し、170 mphを超える速度に到達できる自律型レース車両のソフトウェアスタックを開発するためのプラットフォームを提供するインディの自動運転チャレンジが増加しています。
これらの車両の安全性を確保するには、サブシステムやコンポーネントの誤動作によってもたらされる不合理なリスクを軽減することを目的として、高速操作中にさまざまな障害と誤った動作条件についてソフトウェアが継続的に監視する必要があります。
このペーパーでは、インディの自律的な課題の一環として、フルスケールの自律レース車両に実装されているHalo Safety Architectureの包括的な概要を紹介します。
このペーパーは、ソフトウェアスタックの認識、計画、制御、および通信モジュールの障害モードと臨界分析から始まります。
具体的には、ノードの健康、データの健康、行動安全性の障害という3つの異なるタイプの障害を調べます。
これらの障害を軽減するために、この論文は、Haloの安全アーキタイプとランタイム監視方法の概要を説明します。
最後に、この論文は、マルチエージェントシナリオ中の自律的なレース車両試験から収集された実際のデータを通じて、各障害のハロー安全アーキテクチャの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

The field of high-speed autonomous racing has seen significant advances in recent years, with the rise of competitions such as RoboRace and the Indy Autonomous Challenge providing a platform for researchers to develop software stacks for autonomous race vehicles capable of reaching speeds in excess of 170 mph. Ensuring the safety of these vehicles requires the software to continuously monitor for different faults and erroneous operating conditions during high-speed operation, with the goal of mitigating any unreasonable risks posed by malfunctions in sub-systems and components. This paper presents a comprehensive overview of the HALO safety architecture, which has been implemented on a full-scale autonomous racing vehicle as part of the Indy Autonomous Challenge. The paper begins with a failure mode and criticality analysis of the perception, planning, control, and communication modules of the software stack. Specifically, we examine three different types of faults – node health, data health, and behavioral-safety faults. To mitigate these faults, the paper then outlines HALO safety archetypes and runtime monitoring methods. Finally, the paper demonstrates the effectiveness of the HALO safety architecture for each of the faults, through real-world data gathered from autonomous racing vehicle trials during multi-agent scenarios.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google