EDGAR: An Autonomous Driving Research Platform — From Feature Development to Real-World Application

要約

現在の自動運転の研究開発は主に新しい機能とアルゴリズムの開発に焦点を当てていますが、分離されたソフトウェア コンポーネントからソフトウェア スタック全体への移行についてはあまり取り上げられていません。
さらに、自律型ソフトウェア スタックと公道交通の複雑さのため、スタック全体の最適な検証は未解決の研究課題です。
私たちの論文はこれら 2 つの側面を対象としています。
当社の自律型研究車両 EDGAR とそのデジタル ツイン、車両の詳細な仮想複製を紹介します。
車両のセットアップは最先端技術と密接に関連していますが、その仮想複製は、シミュレーションから実世界でのテストに至る一貫した検証プロセスにとって重要であるため、貴重な貢献となります。
さらに、異なる開発チームが同じモデルを使用して作業できるため、ソフトウェア スタックの統合とテストがはるかに簡単になり、開発プロセスが大幅に加速されます。
現実の車両と仮想車両は包括的な開発環境に組み込まれており、これも紹介されています。
デジタル ツインのすべてのパラメーターは、https://github.com/TUMFTM/edgar_digital_twin でオープンソースで提供されます。

要約(オリジナル)

While current research and development of autonomous driving primarily focuses on developing new features and algorithms, the transfer from isolated software components into an entire software stack has been covered sparsely. Besides that, due to the complexity of autonomous software stacks and public road traffic, the optimal validation of entire stacks is an open research problem. Our paper targets these two aspects. We present our autonomous research vehicle EDGAR and its digital twin, a detailed virtual duplication of the vehicle. While the vehicle’s setup is closely related to the state of the art, its virtual duplication is a valuable contribution as it is crucial for a consistent validation process from simulation to real-world tests. In addition, different development teams can work with the same model, making integration and testing of the software stacks much easier, significantly accelerating the development process. The real and virtual vehicles are embedded in a comprehensive development environment, which is also introduced. All parameters of the digital twin are provided open-source at https://github.com/TUMFTM/edgar_digital_twin.

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