Autonomy Oriented Digital Twins for Real2Sim2Real Autoware Deployment

要約

自動運転車のモデリングとシミュレーションは、技術、ビジネス、規制要件に合わせた企業規模の実現を実現する上で重要な役割を果たします。
デジタル ライフサイクル処理における現代の傾向は、これらの複雑なシステムの V&V だけでなく SBD もサポートするのに有益であることが証明されています。
ただし、意思決定のためのリアルタイムの対話性を可能にしながら、複雑な現実世界の物理学とグラフィックスをキャプチャできる適切な忠実度シミュレーション モデル (real2sim) の開発は依然として課題です。
それにもかかわらず、ライブ ストリーミング データ ソースを活用したオンラインディープラーニング アルゴリズムなど、AI ベースのツールとワークフローの最近の進歩は、車両、環境、およびその環境をシミュレートするためのリアルタイム システム識別と適応モデリングの魅力的な可能性を提供します。
相互作用。
仮想プロトタイプからデジタル ツインへのこの移行は、シミュレーションの忠実性とリアルタイム要素を向上させるだけでなく、シミュレーションと現実の間のギャップを埋めるのに役立つオンライン適応/拡張技術 (sim2real) の開発もサポートします。
このような環境において、この取り組みは、統合された real2sim2real ツールチェーンを使用して、Autoware スタックの合理化された開発と展開をサポートするために、さまざまな規模と構成にわたる車両の自律性指向のデジタル ツインの開発に焦点を当てています。
特に、このプロジェクトの核となる成果物は、Autoware スタックを AutoDRIVE エコシステムと統合して、地図ベースの自律ナビゲーションのエンドツーエンド タスクを実証することでした。
この作業では、AutoDRIVE Ecosystem を使用した車両および環境のデジタル ツインの開発と、それに接続するためのさまざまな API および HMI について説明し、その後に AutoDRIVE と Autoware の統合に関する詳細なセクションが続きます。
さらに、この研究では、道路上の自律ナビゲーションを超えて ODD を拡張する、Autoware スタックの史上初のオフロード展開について説明します。

要約(オリジナル)

Modeling and simulation of autonomous vehicles plays a crucial role in achieving enterprise-scale realization that aligns with technical, business and regulatory requirements. Contemporary trends in digital lifecycle treatment have proven beneficial to support SBD as well as V&V of these complex systems. Although, the development of appropriate fidelity simulation models capable of capturing the intricate real-world physics and graphics (real2sim), while enabling real-time interactivity for decision-making, has remained a challenge. Nevertheless, recent advances in AI-based tools and workflows, such as online deep-learning algorithms leveraging live-streaming data sources, offer the tantalizing potential for real-time system-identification and adaptive modeling to simulate vehicles, environments, as well as their interactions. This transition from virtual prototypes to digital twins not only improves simulation fidelity and real-time factor, but can also support the development of online adaption/augmentation techniques that can help bridge the gap between simulation and reality (sim2real). In such a milieu, this work focuses on developing autonomy-oriented digital twins of vehicles across different scales and configurations to help support the streamlined development and deployment of Autoware stack, using a unified real2sim2real toolchain. Particularly, the core deliverable for this project was to integrate the Autoware stack with AutoDRIVE Ecosystem to demonstrate end-to-end task of map-based autonomous navigation. This work discusses the development of vehicle and environment digital twins using AutoDRIVE Ecosystem, along with various APIs and HMIs to connect with the same, followed by a detailed section on AutoDRIVE-Autoware integration. Furthermore, this study describes the first-ever off-road deployment of the Autoware stack, expanding the ODD beyond on-road autonomous navigation.

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