yabloc_pose_initializer

このパッケージには、アプライオリ姿勢推定に関するノードが含まれています。

• camera_pose_initializer

このパッケージでは、実行時に事前にトレーニングされたセマンティックセグメンテーションモデルが必要です。このモデルは通常、インストールの環境準備フェーズ中に ansible によってダウンロードされます。手動でダウンロードすることもできます。モデルがダウンロードされていない場合でも、初期化は完了しますが、精度は低下する可能性があります。

手動でモデルをダウンロードして解凍するには、次の手順を実行します。

$ mkdir -p ~/autoware_data/yabloc_pose_initializer/
$ wget -P ~/autoware_data/yabloc_pose_initializer/ \
       https://s3.ap-northeast-2.wasabisys.com/pinto-model-zoo/136_road-segmentation-adas-0001/resources.tar.gz
$ tar xzf ~/autoware_data/yabloc_pose_initializer/resources.tar.gz -C ~/autoware_data/yabloc_pose_initializer/

ノート

このパッケージは外部コードを使用しています。学習済みファイルはアポロから提供されます。学習済みファイルは環境準備中に自動的にダウンロードされます。

元のモデルのURL

https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo/tree/master/models/intel/road-segmentation-adas-0001

Open Model ZooにはApacheライセンスバージョン2.0が適用されています。

変換されたモデルのURL

https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/136_road-segmentation-adas-0001

モデル変換スクリプトにはMITライセンスが適用されています。

特別な謝意を伝える方々

• openvinotoolkit/open_model_zoo
• PINTO0309

camera_pose_initializer

目的

• このノードは、ADAPIの要求に応じ、カメラを使用して初期位置を推定します。

入力

• /planning/scenario_planning/current_pose：自車位置
• /planning/scenario_planning/autoware/config/mission：ミッション設定
• /localization/hdmap：HDマップ
• /perception/detection/vehicles：車両検出結果
• /perception/detection/lanes：車線検出結果
• /perception/detection/traffic_lights：信号検出結果
• /perception/detection/obstacles：障害物検出結果
• /perception/detection/objects：物体検出結果
• /planning/scenario_planning/current_frame_id：現在のフレームID

出力

• /planning/scenario_planning/autoware/initial_pose：初期位置推定結果

名称	型	説明
input/camera_info	sensor_msgs::msg::CameraInfo	非歪みカメラ情報
input/image_raw	sensor_msgs::msg::Image	非歪みカメラ画像
input/vector_map	autoware_map_msgs::msg::LaneletMapBin	ベクターマップ

出力

自己位置推定（Localization）

自己位置推定モジュールは、ローカリゼーションデータ（GPS、IMU、オドメトリなど）を使用して、自車位置を推定します。

Planning

Planningモジュールは、Perceptionモジュールからのデータに基づいて、経路計画を作成します。

経路追跡（Path Tracking）

経路追跡モジュールは、Planningモジュールから作成された経路を自車が追従できるように制御します。

障害物検知（Perception）

Perceptionモジュールは、カメラ、レーダー、LiDARなどのセンサーデータを使用して、車両や歩行者などの周囲の障害物を検出します。

状態推定（State Estimation）

状態推定モジュールは、ローカリゼーション、Perception、その他のセンサーデータを使用して、車両の現在の状態（速度、加速度など）を推定します。

動作プランナー（Behavior Planner）

動作プランナーモジュールは、認識された障害物や交通状況に基づいて、車両の動作を計画します。

衝突回避（Collision Avoidance）

衝突回避モジュールは、衝突が差し迫っている場合に、障害物を回避するための緊急回避操作を実行します。

制御（Control）

制御モジュールは、経路追跡、障害物検出、その他のモジュールからの入力を統合し、車両のステアリング、アクセル、ブレーキを制御します。

システムモニタリング

システムモニタリングモジュールは、車両システムの健全性を監視し、異常が検出された場合は警告またはエラーメッセージを生成します。

診断（Diagnostics）

診断モジュールは、システムの問題や障害を特定するためのツールを提供します。

シミュレーション（Simulation）

シミュレーションモジュールは、車両や環境の挙動をシミュレートして、Autowareのパフォーマンスをテストおよび評価します。

ポスト処理（Post-Processing）

ポスト処理モジュールは、センサーデータやその他のデータを補完し、post resamplingや地図マッチングなどの手法を使用します。

パラメーター調整

パラメーター調整ツールは、Autowareのパフォーマンスを最適化するために、さまざまなパラメーターを微調整することを可能にします。

検証および検証（Validation and Verification）

検証および検証モジュールは、Autowareシステムの安全性、信頼性、およびパフォーマンスを評価するためのツールと手順を提供します。

名	型	説明
output/candidates	visualization_msgs::msg::MarkerArray	初期姿勢候補

パラメータ

Name	Type	Description	Default	Range
angle_resolution	float	how many divisions of 1 sigma angle range	30	N/A

サービス

名前	タイプ	説明
yabloc_align_srv	tier4_localization_msgs::srv::PoseWithCovarianceStamped	初期姿勢推定リクエスト