LiDAR マーカー ローカライザー#
LiDARMarkerLocalizer は、反射器を検出して位置を推定するノードです。
入出力#
lidar_marker_localizer ノード#
入力#
/hesai406/points(PointCloud)- ヘサイ406のLiDARポイントクラウド
/current_pose(Odometry)- 自車位置
/static_map(StaticMap)- 静的地図（反転させた座標系）
出力#
/lidar_marker_localizer/output(Odometry)- 検出された反射器に基づく、自車位置の推定値
/lidar_marker_localizer/debug(MarkerArray)- デバッグ用マーカー
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
~/input/lanelet2_map |
autoware_map_msgs::msg::HADMapBin |
lanelet2データ |
~/input/pointcloud |
sensor_msgs::msg::PointCloud2 |
点群 |
~/input/ekf_pose |
geometry_msgs::msg::PoseWithCovarianceStamped |
EKFによる自車位置 |
出力#
はじめに
このドキュメントでは、Autoware の自動運転ソフトウェアの詳細について説明します。Autoware は、オープンソースのソフトウェアスタックであり、車が周囲環境を認識し、計画を立て、制御を行うために必要なすべてのコンポーネントが含まれています。
コンポーネント
Autoware は、以下の主要コンポーネントで構成されています。
- Perception (認識): センサーデータから周囲環境を認識します。
- Planning (計画): 自車の経路と操縦操作を計画します。
- Control (制御): 計画された操縦操作を車両に送信します。
- Localization (局所化): 自車位置と姿勢を特定します。
機能
Autoware は、以下の機能を提供します。
- 物体検出: 車両、歩行者、自転車などの周囲の物体を検出します。
- 障害物検出: レーンマーカー、ガードレールなどの障害物を検出します。
- 経路計画: 目的地までの安全で効率的な経路を計画します。
- 操縦制御: 車両の速度、操舵、ブレーキを制御します。
- 自車位置推定: GPS、IMU、オドメトリーを使用して自車位置を推定します。
アーキテクチャ
Autoware は、モジュール式アーキテクチャに基づいています。これにより、開発者は特定のコンポーネントや機能を交換したり拡張したりできます。各コンポーネントは、他のコンポーネントとデータと情報をやり取りします。
パフォーマンス
Autoware は、以下のパフォーマンス指標を満たすように設計されています。
- 検出範囲: 200m 以上の物体検出
- 経路計画時間: 100ms 以内
- 操縦制御精度: ±0.5m の横方向逸脱量、±0.2m/s の速度逸脱量、±0.2m/s² の加速度逸脱量
- 自車位置精度: 1m 以内の絶対位置精度、0.1度以内の姿勢精度
使用例
Autoware は、以下を含むさまざまな自動運転アプリケーションに使用できます。
- 自動運転車
- ロボタクシー
- 貨物配送車両
貢献
Autoware はオープンソースプロジェクトであり、コミュニティからの貢献を歓迎しています。貢献方法の詳細については、Autoware の Web サイトを参照してください。
免責事項
このドキュメントに記載されている情報は、正確で最新であることを目指していますが、Autoware Foundation はその正確性または完全性について保証しません。Autoware の使用は、ユーザー自身の責任において行われるものとします。
| 名前 | 種類 | 説明 |
|---|---|---|
~/output/pose_with_covariance |
geometry_msgs::msg::PoseWithCovarianceStamped |
推定姿勢 |
~/debug/pose_with_covariance |
geometry_msgs::msg::PoseWithCovarianceStamped |
[デバッグトピック] 推定姿勢 |
~/debug/marker_detected |
geometry_msgs::msg::PoseArray |
[デバッグトピック] 検出されたマーカートピック |
~/debug/marker_mapped |
visualization_msgs::msg::MarkerArray |
[デバッグトピック] Rvizで薄板として可視化するための読み込まれたランドマーク |
~/debug/marker_pointcloud |
sensor_msgs::msg::PointCloud2 |
検出されたマーカーのPointCloud |
/diagnostics |
diagnostic_msgs::msg::DiagnosticArray |
診断結果 |
パラメータ#
| Name | Type | Description | Default | Range |
|---|---|---|---|---|
| marker_name | string | The name of the markers listed in the HD map. | reflector | N/A |
| resolution | float | Grid size for marker detection algorithm. [m] | 0.05 | ≥0.0 |
| intensity_pattern | array | A sequence of high/low intensity to perform pattern matching. 1: high intensity (positive match), 0: not consider, -1: low intensity (negative match) | [-1, -1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, -1, -1] | N/A |
| match_intensity_difference_threshold | float | Threshold for determining high/low. | 20 | ≥0 |
| positive_match_num_threshold | float | Threshold for the number of required matches with the pattern. | 3 | ≥0 |
| negative_match_num_threshold | float | Threshold for the number of required matches with the pattern. | 3 | ≥0 |
| vote_threshold_for_detect_marker | float | Threshold for the number of rings matching the pattern needed to detect it as a marker. | 20 | ≥0 |
| marker_height_from_ground | float | Height from the ground to the center of the marker. [m] | 1.075 | N/A |
| self_pose_timeout_sec | float | Timeout for self pose. [sec] | 1.0 | ≥0.0 |
| self_pose_distance_tolerance_m | float | Tolerance for the distance between two points when performing linear interpolation. [m] | 1.0 | ≥0.0 |
| limit_distance_from_self_pose_to_nearest_marker | float | Distance limit for the purpose of determining whether the node should detect a marker. [m] | 2.0 | ≥0.0 |
| limit_distance_from_self_pose_to_marker | float | Distance limit for avoiding miss detection. [m] | 2.0 | ≥0.0 |
| base_covariance | array | Output covariance in the base_link coordinate. | [0.04, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.04, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.569e-05, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 7.569e-05, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.00030625] | N/A |
| marker_width | float | Width of a marker. This param is used for visualizing the detected marker pointcloud[m] | 0.8 | ≥0.0 |
| enable_save_log | boolean | False | N/A | |
| save_file_directory_path | string | $(env HOME)/detected_reflector_intensity | N/A | |
| save_file_name | string | detected_reflector_intensity | N/A | |
| save_frame_id | string | velodyne_top | N/A |
起動方法#
Autowareを起動する際は、pose_sourceにlidar-markerを設定します。
ros2 launch autoware_launch ... \
pose_source:=lidar-marker \
...
設計#
フローチャート#
検出アルゴリズム#
- LiDAR 点群を
resolutionサイズの間隔で base_link 座標系の x 軸に沿ってリング状に分割する。 intensity_patternに一致する強度の部分を検索する。- 各リングに対して 1 と 2 の手順を実行し、一致するインデックスを蓄積し、カウントが
vote_threshold_for_detect_markerを超える部分をマーカーとして検出する。
サンプルデータセット#
このデータセットは、国土交通省 土木研究所 大規模トンネル実験施設で取得されました。 反射材は 大成建設 によって設置されました。