DART: A Compact Platform For Autonomous Driving Research

要約

この論文では、自動運転アプリケーションの研究プラットフォームであるデルフトの自動運転ロボット テストベッド (DART) の設計について説明します。
私たちの目標は、コスト効率と複製の容易さを維持しながら、車載ナビゲーションと制御に必要なすべてのハードウェアを備えた小型の車のようなロボットを設計することでした。
DART を開発するために、既存の既製モデルを基盤として構築し、そのセンサー スイートを拡張して、制御および動作計画タスクの機能を向上させました。
車両のモデルを導き出すためのハードウェアのセットアップとシステム識別の課題について詳しく説明します。
さらに、プラットフォームの多用途性を示すために、DART を使用してさまざまな動作計画アプリケーションをテストしたいくつかのユースケースを紹介します。
最後に、DART を複製するためのすべての詳細を含む git リポジトリを提供します。これには、シミュレーション環境とシステムの識別に使用されるデータが含まれます。

要約(オリジナル)

This paper presents the design of a research platform for autonomous driving applications, the Delft’s Autonomous-driving Robotic Testbed (DART). Our goal was to design a small-scale car-like robot equipped with all the hardware needed for on-board navigation and control while keeping it cost-effective and easy to replicate. To develop DART, we built on an existing off-the-shelf model and augmented its sensor suite to improve its capabilities for control and motion planning tasks. We detail the hardware setup and the system identification challenges to derive the vehicle’s models. Furthermore, we present some use cases where we used DART to test different motion planning applications to show the versatility of the platform. Finally, we provide a git repository with all the details to replicate DART, complete with a simulation environment and the data used for system identification.

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