Customized Co-Simulation Environment for Autonomous Driving Algorithm Development and Evaluation

要約

道路車両に実装されている自律性の SAE レベルを高めるには、試験場や公道でのテストを行う前に、現実的なシミュレーション環境で広範なシミュレーションと検証を行う必要があります。
シミュレーション環境の詳細レベルは、開発者がシミュレーション環境でほとんどの検証を完了できるようにすることで、現実世界の実装の安全性を確保し、アルゴリズム開発コストを削減するのに役立ちます。
自動運転車で使用されるカメラ、LIDAR、レーダー、V2X などのセンサーを考慮すると、これらのセンサー シミュレーションを可能な限り現実的に提供できるシミュレーション環境を作成することが不可欠です。
センサー シミュレーションは知覚アルゴリズムの開発にとって非常に重要ですが、シミュレーション環境は、現実的な車両動的モデルと交通協調シミュレーションによって補完されなければ、総合的な AV 動作のシミュレーションには不完全になります。
したがって、この論文では、既存のシミュレーション環境を調査し、ユースケースのシナリオを特定し、環境には Unreal ゲーム エンジンに基づく Carla シミュレータを使用し、交通協調には Sumo または Vissim を使用して、自動運転機能開発のシミュレーション要件を満たす協調シミュレーション環境を作成します。
シミュレーション、Carsim または Matlab、車両ダイナミクス協調シミュレーション用の Simulink、自動運転アルゴリズム協調シミュレーション用の Autoware または作成者またはユーザー ルーチン。
この研究の結果、現実的なセンサー シミュレーションと交通シミュレーションを備えたモデルベースの車両ダイナミクス シミュレーションが提供されます。
センサー フュージョン手法は、作成されたシミュレーション環境にユースケース シナリオとして実装されます。
この研究の結果は、コネクテッドおよび自動運転アルゴリズムを開発するための包括的な協調シミュレーション環境を必要とする研究者にとって貴重なリソースとなるでしょう。

要約(オリジナル)

Increasing the implemented SAE level of autonomy in road vehicles requires extensive simulations and verifications in a realistic simulation environment before proving ground and public road testing. The level of detail in the simulation environment helps ensure the safety of a real-world implementation and reduces algorithm development cost by allowing developers to complete most of the validation in the simulation environment. Considering sensors like camera, LIDAR, radar, and V2X used in autonomous vehicles, it is essential to create a simulation environment that can provide these sensor simulations as realistically as possible. While sensor simulations are of crucial importance for perception algorithm development, the simulation environment will be incomplete for the simulation of holistic AV operation without being complemented by a realistic vehicle dynamic model and traffic cosimulation. Therefore, this paper investigates existing simulation environments, identifies use case scenarios, and creates a cosimulation environment to satisfy the simulation requirements for autonomous driving function development using the Carla simulator based on the Unreal game engine for the environment, Sumo or Vissim for traffic co-simulation, Carsim or Matlab, Simulink for vehicle dynamics co-simulation and Autoware or the author or user routines for autonomous driving algorithm co-simulation. As a result of this work, a model-based vehicle dynamics simulation with realistic sensor simulation and traffic simulation is presented. A sensor fusion methodology is implemented in the created simulation environment as a use case scenario. The results of this work will be a valuable resource for researchers who need a comprehensive co-simulation environment to develop connected and autonomous driving algorithms.

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