Fast and Modular Autonomy Software for Autonomous Racing Vehicles

要約

自動運転モータースポーツは、ソフトウェアとセンサーを使用して人間のレースカードライバーを再現することを目的としています。
従来のモータースポーツと同様に、自動運転車両 (ARV) は、マルチエージェントのシナリオで非常に高速 ($\geq 150mph$) での処理限界まで押し上げられます。
この運用設計ドメイン (ODD) は、自律性スタック全体に特有の課題をもたらします。
Indy Autonomous Challenge (IAC) は、ARV 競技を通じて自動運転車の開発を推進することを目的とした国際競技会です。
人間のレースカー ドライバーができることに挑戦するにはほど遠いものの、IAC はフルサイズの ARV 競技を促進することで最先端の技術を推進しています。
この文書では、IAC における自律レースに対する MIT-ピット-RW チームのアプローチについて詳しく説明します。
この研究では、自律スタックを作成するためのエージェント検出、動作計画、および制御に対するモジュール式の高速アプローチを紹介します。
また、ペースの速い競争環境で迅速に展開できるように、単一エージェントおよびマルチエージェントのシナリオでのソフトウェア スタックのパフォーマンスの分析も提供します。
また、Dallara AV-21 プラットフォームを物理システムに展開したときに機能したことと機能しなかったこと、およびこれらの欠点に対処するための潜在的な改善点についても説明します。
最後に、学んだ教訓を伝え、限界と今後の改善の方向性について話し合います。

要約(オリジナル)

Autonomous motorsports aim to replicate the human racecar driver with software and sensors. As in traditional motorsports, Autonomous Racing Vehicles (ARVs) are pushed to their handling limits in multi-agent scenarios at extremely high ($\geq 150mph$) speeds. This Operational Design Domain (ODD) presents unique challenges across the autonomy stack. The Indy Autonomous Challenge (IAC) is an international competition aiming to advance autonomous vehicle development through ARV competitions. While far from challenging what a human racecar driver can do, the IAC is pushing the state of the art by facilitating full-sized ARV competitions. This paper details the MIT-Pitt-RW Team’s approach to autonomous racing in the IAC. In this work, we present our modular and fast approach to agent detection, motion planning and controls to create an autonomy stack. We also provide analysis of the performance of the software stack in single and multi-agent scenarios for rapid deployment in a fast-paced competition environment. We also cover what did and did not work when deployed on a physical system the Dallara AV-21 platform and potential improvements to address these shortcomings. Finally, we convey lessons learned and discuss limitations and future directions for improvement.

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