Autowareの紹介と物体検出

Autoware
ROS-based OSS for Urban Self-driving Mobility
https://github.com/CPFL/Autoware

Autoware
目次
• 自己紹介
• 全体概要
• Autowareの利用方法
• 準備
• 自己位置推定
• 障害物検知
• 信号認識
• グローバルパスプランニング
• ローカルパスプランニング
• 経路追従

Autoware
自己紹介
• 斉藤之寛
• 所属：ソニー株式会社
• 今回の発表は組織の見解とは関係ありません
• Twitter：@yukky_saito
• 飯田祐希
• 所属：ティアフォー株式会社
• Twitter：@u_ki49
本日海外出張で参加できなく
なりました・・・

Autoware
デモ動画
• https://www.youtube.com/watch?v=zujGfJcZCpQ

Autoware
自動運転ソフトウェア
5
組込み
メニーコアCPU
GPU
アクセラレータ
組込みOS 高機能なリアルタイムOS
統合ロボット
ミドルウェア
計算
ランタイム
ECU
ECU
ECU
ECU
車載CAN
カメラ GNSS
LIDARミリ波
通信
ランタイム
システム監視
運転
支援
安全
診断
制御
制御
制御
制御
画像
認識
位置
推定
物体
検出
行動
計画
経路
計画
走行
制御
自動運転系制御系
ドライバインタフェース
車
運転者
分散データ
処理システム
大規模
データベース
高速
データベース
歩行者
支援系
https://github.com/cpfl/autoware
統計解析／機械学習／深層学習
そこそこの機能をすべて揃える

Autoware
Autowareの機能一覧
• 3D Localization
• 3D Mapping
• Path Planning
• Path Following
• Accel/Brake/Steering Control
• Data Logging
• Car/Pedestrian/Object Detection
• Traffic Signal Detection
• Traffic Light Recognition
• Lane Detection
• Object Tracking
• Sensor Calibration
• Sensor Fusion
• Cloud-oriented Maps
• Connected Automation
• Smartphone Navigation
• Software Simulation
• Virtual Reality

Autoware
流れ
• 準備
• 自己位置推定
• 障害物検知
• 信号認識
• グローバルパスプランニング
• ローカルパスプランニング
• 経路追従
目標点
自己位置

Autoware
事前準備
• 必要なセンサ
• LiDAR：自己位置、物体検出
• カメラ：物体検出
• IMU：自己位置推定の精度向上
• (RTK-)GPS：自己位置推定の初期値
• 事前に必要なデータ
• 3Dポイントクラウドマップ：自己位置推定
• キャリブレーションファイル：物体検出
• カメラの内部パラメータ、LiDARとカメラの外部パラメータ
• ベクターマップ：信号検出などに利用
• 信号、道路ネットワークなど意味を持ったマップ
LIDAR

Autoware
参考：地図・キャリブツール
• 3Dポイントクラウドマップ
• https://www.youtube.com/watch?v=hsX4HX_XBM4
• キャリブレーションファイル
• https://www.youtube.com/watch?v=pfBmfgHf6zg
• https://github.com/CPFL/Autoware/blob/master/ros/src/sensing/fusion/pack
ages/calibration_camera_lidar/CalibrationToolkit_Manual.pdf
• ベクターマップ
• https://maptools.tier4.jp/

Autoware
自己位置推定
• NDT SLAM
地図データ
スキャンデータ
地図データとスキャンデータの
マッチングを行い位置・進行方向を推定
voxel grid
filter
ndt matching
points map
loader
velodyne
オプション:
• IMU
• Odometry
自己位置
初期位置：
• Rviz(2D pose estimate)
• RTK-GPS PCDファイル

Autoware
物体検出
形状推定済み障害物候補
点群
velody
ne
クラスタリングクラスタ
障害物分類
トラッキングID付き
障害物クラスタ
クラスタ
トラッキング
障害物クラスタ
クラスタ
障害物
クラスタ（車）

Autoware
物体検出
• 3次元での物体の位置・姿勢・大き
さ・ID・種類（車両・歩行者）を推
定可能
• Autowareとしても実用精度には至っ
ていない
• Developer募集
クラスタ
障害物
クラスタ（車）
velodyne
clustering
labeling
tracking
物体検出結果
右図は、あくまでも実装の概念であり、ノードと一対一で対応していません
参考：
https://qiita.com/yukkysai
to/items/21a70ec6b07f1c
a559cb#%E9%9A%9C%E5
%AE%B3%E7%89%A9%E6
%A4%9C%E7%9F%A5

Autoware
信号認識
• 信号機の座標を現在位置とベクターマップの情報から算出
• 信号機のROIを抽出したカメラ画像から信号の色を検出
traffic light
recognition
feature
projection
信号機の色
自己位置
ベクターマップ
画像ROI

Autoware
パスプランニング
経路計画
スタートからゴールまでの経路を計算
Global Path Planning とも呼ばれる
軌道生成
設定された経路に対し安全な軌道を計算
Local Path Planning とも呼ばれる
Path Planning
Tragectory Generation

Autoware
経路追従
• Autowareではwaypointと呼ばれる座標・速度・方向の情報を持つ経路上の
点を利用し、スタートからゴールまでの経路を管理している
目標点
自己位置
(𝑣, 𝜔) を車両へ送信(𝑣, 𝜃) を車両へ送信
現在位置、現在速度、経路を
subscribe し、
目標速度と角速度（/twist_raw）
目標速度とタイヤ角（/ctrl_cmd）
を publish
/current_pose
(現在位置)
/current_velocity
(現在速度)
/final_waypoints
(経路)
/twist_raw
/twist_cmd
/ctrl_cmd
pure_pursuit
twist_filter
• 目標速度、角速度から
想定される横加速度を計算
• 横加速度が閾値を超える
場合は目標速度を減速
• ローパスフィルターによる
ノイズ除去

Autoware
TierIVサービス
ROSBAG STORE
MapTools
Automan

Autoware
ROSBAG STORE
• ROSBAGの共有サービス
• 各地、各プラットフォームでのROSBAGがダウンロード可能であ
り、研究開発に利用可能
• URL: https://rosbag.tier4.jp/

Autoware
MapTools
• オンライン3次元地図作成支援ツール
• Autowareで利用しているベクターマップや3次元地図の生成を
オンライン上で作成可能
• URL: https://maptools.tier4.jp/

Autoware
Automan
• 自動運転AI用プラットフォーム
• 画像認識の為の教師データを作成し、AIを学習させることが可
能
• 画像の半自動ラベリング
• ラベリングツールの提供
• AIの学習(現在はSSD:Single Shot Multibox Detectorのみ対応)
• URL: https://www.automan.ai/

Autoware
最後に
• Autoware : https://github.com/CPFL/Autoware
• 開発者Slack：https://autoware.herokuapp.com/
みなさんの研究成果などのコミットお待ちしています

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