GarchingSim: An Autonomous Driving Simulator with Photorealistic Scenes and Minimalist Workflow

要約

自動運転アルゴリズムの実路テストの実施は、特に小規模な新興企業や研究機関にとっては費用がかかり、非現実的な場合があります。
したがって、シミュレーションはこれらのアルゴリズムを評価するための重要な方法になります。
ただし、無料で利用できるオープンソースのシミュレーターは限られており、インストールと構成のプロセスは初心者や学際的な研究者にとっては困難な場合があります。
ユーザーフレンドリーなワークフローを維持しながら、フォトリアルなシーンを備えた自動運転シミュレーターを導入します。
シミュレーターは、R​​OS2 または Socket.IO を介して外部アルゴリズムと通信できるため、既存のソフトウェア スタックと互換性があります。
さらに、シミュレーター内に高精度の車両ダイナミクス モデルを実装し、車両の物理的効果のリアリズムを高めます。
シミュレーターは、合成データの生成や機械学習ベースのアルゴリズムによる運転など、さまざまな機能を提供できます。
さらに、導入プロセスの簡素化を優先し、初心者にとって親しみやすく、使いやすいものであることを保証します。

要約(オリジナル)

Conducting real road testing for autonomous driving algorithms can be expensive and sometimes impractical, particularly for small startups and research institutes. Thus, simulation becomes an important method for evaluating these algorithms. However, the availability of free and open-source simulators is limited, and the installation and configuration process can be daunting for beginners and interdisciplinary researchers. We introduce an autonomous driving simulator with photorealistic scenes, meanwhile keeping a user-friendly workflow. The simulator is able to communicate with external algorithms through ROS2 or Socket.IO, making it compatible with existing software stacks. Furthermore, we implement a highly accurate vehicle dynamics model within the simulator to enhance the realism of the vehicle’s physical effects. The simulator is able to serve various functions, including generating synthetic data and driving with machine learning-based algorithms. Moreover, we prioritize simplicity in the deployment process, ensuring that beginners find it approachable and user-friendly.

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